Cognee Logo

cognee - Memória para Agentes de IA em 5 linhas de código

Demo . Learn more · Join Discord · Join r/AIMemory . Docs . cognee community repo

GitHub forks GitHub stars GitHub commits Github tag Downloads License Contributors Sponsor

cognee - Memory for AI Agents  in 5 lines of code | Product Hunt topoteretes%2Fcognee | Trendshift

🚀 Estamos lançando o Cognee SaaS: Inscreva-se aqui para a versão beta hospedada!

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

Why cognee?

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 paper

Cognee UI

Você também pode cognificar seus arquivos e consultar usando a interface do Cognee UI.

Cognee UI 2

Experimente o Cognee UI localmente aqui.

Entenda nossa arquitetura

cognee concept diagram

Demonstrações

  1. O que é memória de IA:

Saiba mais sobre o Cognee

  1. Demonstração simples de GraphRAG

Demonstração simples de GraphRAG

  1. Cognee com Ollama

Cognee com modelos locais

Código de Conduta

Estamos comprometidos em tornar o código aberto uma experiência agradável e respeitosa para nossa comunidade. Consulte CODE_OF_CONDUCT para mais informações.

💫 Contribuidores

contributors

Histórico de Estrelas

Star History Chart