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cognee - AI 에이전트를 위한 메모리, 단 5줄의 코드로 구현

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🚀 Cognee SaaS 출시 예정: 호스팅 베타에 참여하려면 여기에서 사전 등록하세요!

확장 가능하고 모듈식 ECL(추출, 인지화, 로드) 파이프라인을 사용하여 에이전트를 위한 동적 메모리를 구축하고 RAG를 대체하세요.

추가 정보는 사용 사례 및 평가에서 확인할 수 있습니다.

기능

과거 대화, 문서, 이미지 및 오디오 텍스트 변환을 연결하고 검색할 수 있습니다.
RAG 시스템을 대체하며 개발자 노력과 비용을 줄입니다.
Pydantic만 사용하여 그래프 및 벡터 데이터베이스에 데이터를 로드할 수 있습니다.
30개 이상의 데이터 소스에서 수집하면서 데이터를 조작할 수 있습니다.

시작하기

Google Colab notebook, Deepnote notebook 또는 starter repo로 빠르게 시작해 보세요.

기여하기

여러분의 기여는 이 프로젝트를 진정한 오픈 소스 프로젝트로 만드는 핵심입니다. 어떤 기여든지 대단히 감사드립니다. 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

📦 설치

Cognee는 pip, poetry, uv 또는 기타 파이썬 패키지 관리자를 사용하여 설치할 수 있습니다. Cognee는 Python 3.8부터 3.12까지 지원합니다.

pip로 설치

pip install cognee

로컬 Cognee 설치

pip, poetry, uv를 사용하여 로컬 Cognee 저장소를 설치할 수 있습니다. 로컬 pip 설치를 위해서는 pip 버전이 21.3 이상인지 확인하세요.

UV로 모든 선택적 종속성 설치

uv sync --all-extras

💻 기본 사용법

설정

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

.env 파일을 생성하여 변수를 설정할 수도 있습니다. 템플릿을 사용하세요. 다른 LLM 제공자를 사용하려면 문서를 확인하세요.

간단한 예제

이 스크립트는 기본 파이프라인을 실행합니다:

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())

예제 출력:

  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.