cognee - 用5行代码为AI代理构建记忆

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为代理构建动态记忆，并使用可扩展的模块化ECL（提取、认知、加载）管道替换RAG。

了解更多关于用例和评估的信息。

🌐 支持的语言 : 德语 | 西班牙语 | 法语 | 日语 | 韩语 | 葡萄牙语 | 俄语 | 中文

功能

• 互联并检索过去的对话、文档、图片和音频转录
• 替换RAG系统，减少开发人员的工作量和成本
• 仅使用Pydantic将数据加载到图和向量数据库中
• 在从30多个数据源摄取时操作数据

快速开始

通过Google Colab 笔记本、Deepnote笔记本或入门仓库快速开始。

贡献

您的贡献是使这个项目成为真正开源项目的核心。我们非常感激您的任何贡献。更多信息请参见CONTRIBUTING.md。

📦 安装

您可以使用pip、poetry、uv或任何其他Python包管理器安装Cognee。 Cognee支持Python 3.8到3.12。

使用pip

pip install cognee

本地Cognee安装

您可以使用pip、poetry和uv安装本地Cognee仓库。 对于本地pip安装，请确保您的pip版本高于21.3。

使用UV安装所有可选依赖项

uv sync --all-extras

💻 基本用法

设置

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

您也可以通过创建.env文件来设置变量，使用我们的模板。 要使用不同的LLM提供商，请查看我们的文档获取更多信息。

简单示例

此脚本将运行默认管道：

import cognee
import asyncio


async def main():
    # 将文本添加到cognee
    await cognee.add("自然语言处理（NLP）是计算机科学和信息检索的跨学科子领域。")

    # 生成知识图谱
    await cognee.cognify()

    # 查询知识图谱
    results = await cognee.search("告诉我关于NLP的信息")

    # 显示结果
    for result in results:
        print(result)


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

示例输出：

  自然语言处理（NLP）是一个跨学科领域，涉及计算机科学和信息检索。它专注于计算机与人类语言之间的交互，使机器能够理解和处理自然语言。

我们的论文发布了！ 点击这里阅读