Cognee#

Cognee - инструмент управления памятью для приложений и агентов искусственного интеллекта

Vector DB доступен в качестве встроенной векторной базы данных для хранения и извлечения вложений.

Установка#

Можно установить Cognee с помощью либо pip, poetry, uv или любого другого менеджера пакетов Python. Cognee поддерживает Python версий от 3.8 до 3.12

С помощью pip#

pip install cognee

Локальная установка cognee#

Можно установить локальный репозиторий cognee с помощью pip, poetry и uv. Для установки локальной версии pip убедитесь, что версия pip выше 21.3.

Использование UV со всеми необязательными зависимостями#

uv sync --all-extras

Базовое использование#

Настройка#

import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR OPENAI_API_KEY"
VECTOR_DB_PROVIDER="qdrant"
VECTOR_DB_URL=https://url-to-your-qdrant-cloud-instance.cloud.qdrant.io:6333
VECTOR_DB_KEY=your-qdrant-api-key

Также можно задать переменные, создав файл .env, используя шаблон. Чтобы использовать разных поставщиков моделей машинного обучения (LLM), ознакомьтесь с документацией.

Простой пример#

Этот скрипт запустит конвейер по умолчанию:

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.