Cognee - 精准持久的AI记忆系统

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利用您的数据为AI代理构建个性化动态记忆系统。Cognee让您用可扩展的模块化ECL（提取、认知化、加载）管道替代传统RAG方案。

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

关于Cognee

Cognee是一个开源工具和平台，能将原始数据转化为AI代理的持久动态记忆。它结合向量搜索与图数据库技术，让文档既能按语义检索又能通过关系连接。 Cognee提供默认的记忆创建和搜索功能（如下所述），但您也可以基于它构建专属方案！

:star: 助力我们触达更多开发者，共同壮大Cognee社区。欢迎为本项目加星！

Cognee开源版特性：

• 互联各类数据——包括历史对话、文件、图片和语音转文字内容
• 用基于图和向量的统一记忆层替代传统RAG系统
• 在提升质量精度的同时降低开发成本与基础设施开销
• 提供Python风格的数据管道，支持30+种数据源接入
• 通过用户自定义任务、模块化管道和内置搜索端点实现高度定制化

基础使用与功能指南

了解更多？查看这个端到端的Colab教程，快速掌握Cognee核心功能。

快速开始

只需几行代码即可体验Cognee。详细配置请参阅文档。

环境要求

• Python 3.10至3.13

第一步：安装Cognee

支持pip、poetry、uv等Python包管理器安装。

uv pip install cognee

第二步：配置大语言模型

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

或通过模板文件创建.env配置文件。

集成其他LLM服务商？参见LLM供应商文档。

第三步：运行管道

Cognee将处理您的文档，生成知识图谱，并基于复合关系进行查询。

运行最小化示例：

import cognee
import asyncio
from pprint import pprint


async def main():
    # 添加文本到Cognee
    await cognee.add("Cognee能将文档转化为AI记忆。")

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

    # 为图谱添加记忆算法
    await cognee.memify()

    # 查询知识图谱
    results = await cognee.search("Cognee有什么功能？")

    # 展示结果
    for result in results:
        pprint(result)


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

如您所见，输出结果来自我们先前存入的文档：

  Cognee能将文档转化为AI记忆。

使用CLI工具

也可通过命令行快速体验：

cognee-cli add "Cognee能将文档转化为AI记忆。"

cognee-cli cognify

cognee-cli search "Cognee有什么功能？"
cognee-cli delete --all

启动本地UI界面：

cognee-cli -ui

演示案例

观看实际应用场景：

持久化代理记忆

LangGraph代理的Cognee记忆系统

简易GraphRAG

观看演示

Cognee结合Ollama

观看演示

社区支持

参与贡献

诚邀社区贡献！您的参与能让Cognee更完善。参考贡献指南开始参与。

行为准则

我们致力于营造包容尊重的社区环境，请遵守行为准则。

研究与引用

我们近期发表了关于优化知识图谱助力LLM推理的研究论文：

@misc{markovic2025optimizinginterfaceknowledgegraphs,
      title={优化知识图谱与LLM的交互界面以实现复杂推理},
      author={Vasilije Markovic and Lazar Obradovic and Laszlo Hajdu and Jovan Pavlovic},
      year={2025},
      eprint={2505.24478},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.AI},
      url={https://arxiv.org/abs/2505.24478},
}