topoteretes/cognee | Readme-i18n

cognee - Память для AI агентов в 5 строках кода

Demo . Learn more · Join Discord · Join r/AIMemory

Создавайте динамическую память для агентов и заменяйте RAG с помощью масштабируемых модульных ECL (Extract, Cognify, Load) конвейеров.

Подробнее о use-cases и evals

Возможности

Связывайте и извлекайте ваши прошлые беседы, документы, изображения и расшифровки аудио
Заменяет системы RAG, сокращая усилия разработчиков и затраты
Загружайте данные в графовые и векторные базы данных, используя только Pydantic
Обрабатывайте данные при загрузке из 30+ источников

Начало работы

Быстро начать можно с Google Colab notebook, Deepnote notebook или стартового репозитория

Участие в проекте

Ваш вклад является основой этого проекта с открытым исходным кодом. Любые ваши предложения очень приветствуются. Подробнее см. в CONTRIBUTING.md.

📦 Установка

Установить Cognee можно с помощью pip, poetry, uv или любого другого менеджера пакетов Python. Cognee поддерживает Python 3.8–3.12.

С помощью pip

pip install cognee

Локальная установка Cognee

Локальный репозиторий Cognee можно установить с помощью pip, poetry или uv. Для локальной установки через pip убедитесь, что его версия выше 21.3.

С UV и всеми дополнительными зависимостями

uv sync --all-extras

💻 Базовое использование

Настройка

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

Также можно задать переменные, создав файл .env на основе нашего шаблона. Для использования различных провайдеров LLM дополнительную информацию см. в нашей документации.

Простой пример

Этот скрипт запустит стандартный конвейер:

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())

Пример вывода:

  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.