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cognee - AIエージェントのためのメモリを5行のコードで実現

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スケーラブルでモジュール化されたECL（Extract, Cognify, Load）パイプラインを使用して、エージェントのための動的メモリを構築し、RAGを置き換えます。

詳細はユースケースと評価をご覧ください。

特徴

過去の会話、ドキュメント、画像、音声文字起こしを相互接続して検索可能
RAGシステムを置き換え、開発者の労力とコストを削減
Pydanticのみを使用してグラフデータベースとベクターデータベースにデータをロード
30以上のデータソースからデータを取り込みながら操作可能

はじめに

Google Colab notebook、Deepnote notebook、またはスターターレポジトリで簡単に始められます。

貢献について

この真のオープンソースプロジェクトの核心は皆様の貢献です。どんな貢献も大歓迎です。詳細はCONTRIBUTING.mdをご覧ください。

📦 インストール

Cogneeはpip、poetry、uvまたはその他のPythonパッケージマネージャーを使用してインストールできます。 CogneeはPython 3.8から3.12をサポートしています。

pipでのインストール

pip install cognee

ローカルでのCogneeインストール

pip、poetry、uvを使用してローカルのCogneeリポジトリをインストールできます。ローカルでのpipインストールの際は、pipのバージョンが21.3以上であることを確認してください。

UVでのインストール（すべてのオプション依存関係を含む）

uv sync --all-extras

💻 基本的な使い方

セットアップ

import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR OPENAI_API_KEY"

また、テンプレートを使用して.envファイルを作成し、変数を設定することもできます。異なるLLMプロバイダーを使用するには、ドキュメントをご覧ください。

簡単な例

このスクリプトはデフォルトのパイプラインを実行します：

import cognee
import asyncio


async def main():
    # Add text to cognee
    await cognee.add("Natural language processing (NLP) is an interdisciplinary subfield of computer science and information retrieval.")

    # Generate the knowledge graph
    await cognee.cognify()

    # Query the knowledge graph
    results = await cognee.search("Tell me about NLP")

    # Display the results
    for result in results:
        print(result)


if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

出力例：

  Natural Language Processing (NLP) is a cross-disciplinary and interdisciplinary field that involves computer science and information retrieval. It focuses on the interaction between computers and human language, enabling machines to understand and process natural language.