
cognee - Memória para Agentes de IA em 5 linhas de código
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Construa memória dinâmica para Agentes e substitua RAG usando pipelines ECL (Extract, Cognify, Load) escaláveis e modulares.
Mais informações sobre casos de uso e avaliações
🌐 Available Languages : Deutsch | Español | français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文

Funcionalidades
- Interconecte e recupere suas conversas anteriores, documentos, imagens e transcrições de áudio
- Substitui sistemas RAG e reduz o esforço do desenvolvedor e os custos.
- Carregue dados em bancos de dados de grafos e vetoriais usando apenas Pydantic
- Manipule seus dados durante a ingestão de mais de 30 fontes de dados
Comece agora
Comece rapidamente com um notebook do Google Colab, notebook Deepnote ou repositório inicial
Contribuindo
Suas contribuições são essenciais para tornar este um verdadeiro projeto de código aberto. Qualquer contribuição que você fizer é muito apreciada. Consulte CONTRIBUTING.md
para obter mais informações.
📦 Instalação
Você pode instalar o Cognee usando pip, poetry, uv ou qualquer outro gerenciador de pacotes Python. O Cognee suporta Python 3.8 a 3.12
Com pip
pip install cognee
Instalação local do Cognee
Você pode instalar o repositório local do Cognee usando pip, poetry e uv. Para instalação local com pip, certifique-se de que sua versão do pip seja superior à versão 21.3.
com UV com todas as dependências opcionais
uv sync --all-extras
💻 Uso básico
Configuração
import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR OPENAI_API_KEY"
Você também pode definir as variáveis criando um arquivo .env, usando nosso modelo. Para usar diferentes provedores de LLM, para mais informações, consulte nossa documentação
Exemplo simples
Este script executará o pipeline padrão:
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())
Exemplo de saída:
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.
Nosso artigo foi publicado! Leia aqui

Cognee UI
Você também pode cognificar seus arquivos e consultar usando a interface do Cognee UI.
Experimente o Cognee UI localmente aqui.
Entenda nossa arquitetura

Demonstrações
- O que é memória de IA:
- Demonstração simples de GraphRAG
Demonstração simples de GraphRAG
- Cognee com Ollama
Código de Conduta
Estamos comprometidos em tornar o código aberto uma experiência agradável e respeitosa para nossa comunidade. Consulte CODE_OF_CONDUCT
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