Cognee入门指南 - 为AI应用构建可靠的数据层

Cognee简介

Cognee是一个为AI应用构建可靠数据层的框架。它实现了可扩展的模块化数据管道,允许使用图数据库和向量存储创建LLM增强的数据层。Cognee的目标是成为LLMOps领域的dbt工具。

快速入门

要开始使用Cognee,您可以:

1. 在Google Colab notebook 中尝试
2. 查看官方文档
3. 加入Discord社区获取帮助

安装

Cognee可以通过pip或poetry安装:

pip install cognee

或

poetry add cognee

基本用法

以下是一个简单的使用示例:

import cognee

text = """Natural language processing (NLP) is an interdisciplinary
       subfield of computer science and information retrieval"""

await cognee.add([text], "example_dataset") # 添加新信息
await cognee.cognify() # 使用LLM和Cognee创建知识
results = await cognee.search("SIMILARITY", {'query': 'Tell me about NLP'}) # 查询知识
print(results)

高级功能

Cognee支持多种高级功能:

• 模块化设计:使用任务分组到管道中
• 本地设置:默认使用LanceDB、NetworkX和OpenAI
• 向量存储:支持Qdrant和Weaviate
• 语言模型:可使用Anyscale或Ollama
• 图存储:除LanceDB外,还支持Neo4j
• 用户管理:创建单独的用户图并管理权限

学习资源

• 官方文档
• 示例notebook
• GitHub仓库
• Discord社区

Cognee是一个强大而灵活的工具,可以帮助开发者为AI应用构建可靠的数据层。无论您是刚开始接触AI开发,还是寻找更高效的LLMOps解决方案,Cognee都值得一试。通过本文提供的资源,您可以快速上手并充分发挥Cognee的潜力。祝您使用愉快! 🚀