cognee
Cognee ist eine Open-Source-KI-Memory-Engine, die die LLM-Genauigkeit verbessert, indem sie Wissensgraphen aus verschiedenen Datenquellen erstellt und so zuverlässigere und kontextbezogenere KI-Antworten ermöglicht.
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Produktinformationen
Aktualisiert:May 16, 2025
cognee Monatliche Traffic-Trends
cognee erhielt im letzten Monat 11.1k Besuche, was ein Signifikanter Rückgang von -50.4% zeigt. Basierend auf unserer Analyse entspricht dieser Trend der typischen Marktdynamik im Bereich der KI-Tools.
Verlaufsdaten anzeigenWas ist cognee
Cognee ist eine Python-basierte semantische Schicht, die entwickelt wurde, um KI-Anwendungen und -Agenten durch die Bereitstellung zuverlässiger Speicherfunktionen zu verbessern. Sie fungiert als Brücke zwischen Rohdaten und LLMs und bietet eine ausgeklügelte Möglichkeit, Informationen zu strukturieren, zu speichern und abzurufen. Als Open-Source-Tool kann es auf den eigenen Systemen der Benutzer bereitgestellt werden, wodurch Datenkontrolle und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet werden. Die Plattform unterstützt verschiedene Datentypen, darunter unstrukturierter Text, Mediendateien, PDFs und Tabellen, was sie vielseitig für verschiedene Anwendungsfälle macht.
Hauptfunktionen von cognee
Cognee ist eine Open-Source-KI-Memory-Engine, die die Genauigkeit von LLMs verbessert, indem sie Wissensgraphen aus verschiedenen Datenquellen erstellt. Sie implementiert skalierbare, modulare ECL-Pipelines (Extract, Cognify, Load), um Daten zu verarbeiten und zu verbinden, was zu zuverlässigeren KI-Antworten mit einer behaupteten Genauigkeit von 90 % ab Werk führt. Das System unterstützt mehrere Datentypen, verwendet RDF-basierte Ontologien für eine intelligente Datenstrukturierung und kann zur Datensicherheit vor Ort eingesetzt werden.
Flexible Datenintegration: Unterstützt über 28 Datenquellen und mehrere Typen, darunter unstrukturierter Text, PDFs, Tabellen und Mediendateien, mit anpassbaren Speicheroptionen für Vektor- und Graphdatenbanken
Intelligente Wissensabbildung: Erstellt umfassende Wissensgraphen mithilfe von RDF-basierten Ontologien, um Beziehungen zwischen Datenpunkten herzustellen und tatsächliches Schlussfolgern anstelle von Mustererkennung zu ermöglichen
Skalierbare Architektur: Verarbeitet große Datenmengen durch verteilte Systeme und skaliert von Gigabyte auf Terabyte unter Beibehaltung der Leistung
Sichere Bereitstellungsoptionen: Bietet sowohl Cloud- als auch On-Premises-Bereitstellungsoptionen, um Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gewährleisten
Anwendungsfälle von cognee
Verbesserung des Kundenservice: Verbessert den Kundensupport, indem Agenten personalisierte Antwortvorschläge basierend auf Benutzerhistorie und Kontext erhalten, wie in der Dynamo-Gaming-Fallstudie demonstriert
Inhaltsgenerierung und -analyse: Ermöglicht eine genauere Textgenerierung, Inhaltszusammenfassungen und Übersetzungen, indem LLMs mit besserem Kontext und Beziehungen versorgt werden
Unterstützung der Codegenerierung: Unterstützt die Generierung von zuverlässigerem und kontextbezogenem Code, indem Beziehungen zwischen Codekomponenten und Dokumentation aufrechterhalten werden
Vorteile
Kostenlose und Open-Source-Verfügbarkeit
Hohe Flexibilität mit anpassbaren Speicheroptionen
Starke Sicherheit durch On-Premises-Bereitstellungsoption
Fortschrittliche Ontologie-basierte Datenstrukturierung
Nachteile
Erfordert technisches Fachwissen für die Implementierung und Anpassung
Benötigt möglicherweise erhebliche Rechenressourcen für groß angelegte Bereitstellungen
Wie verwendet man cognee
Cognee installieren: Installation mit pip, poetry oder anderen Python-Paketmanagern. Für die grundlegende Installation: \'pip install cognee\'. Für PostgreSQL-Unterstützung: \'poetry add cognee[pg]\'
Umgebung konfigurieren: Richten Sie Umgebungsvariablen ein oder erstellen Sie eine .env-Datei für Datenbank- und LLM-Provider-Einstellungen. Für PostgreSQL: Setzen Sie cognee.config.db_provider = \'postgres\' und konfigurieren Sie die Verbindungszeichenfolge
Grundlegende Nutzung initialisieren: Importieren Sie cognee und verwenden Sie async/await-Muster, da Cognee asynchron aufgebaut ist. Grundlegende Struktur: \'import cognee; import asyncio\'
Daten hinzufügen: Verwenden Sie cognee.add(), um Ihre Daten einzugeben. Cognee akzeptiert verschiedene Datentypen, darunter Text, PDFs, Tabellen, Mediendateien usw.
Wissensgraph generieren: Rufen Sie \'await cognee.cognify()\' auf, um die Daten zu verarbeiten und Wissensgraph-Verbindungen zu erstellen
Den Wissensgraph abfragen: Verwenden Sie \'await cognee.search()\', um Ihre Daten abzufragen und relevante Antworten zu erhalten
Optional: Benutzerdefinierten Speicher konfigurieren: Wählen und konfigurieren Sie Ihren bevorzugten Datenbankanbieter (Vektor- oder Graphdatenbanken), indem Sie der Dokumentation folgen
Optional: Ontologien einrichten: Definieren Sie die Datenstruktur mithilfe von RDF-basierten Ontologien, um Datenbeziehungen intelligenter zu gestalten
Bereitstellen: Führen Sie alles auf Ihren eigenen Servern aus, um Datensicherheit und -kontrolle zu gewährleisten. Cognee unterstützt sowohl kleine als auch große Bereitstellungen
cognee FAQs
Cognee ist eine Open-Source-KI-Memory-Engine, die hilft, die Antworten von KI-Agenten zu verbessern, indem sie Datenpunkte logisch zuordnet und verbindet. Sie erstellt Wissensgraphen aus verschiedenen Datenquellen, um genauere und zuverlässigere KI-Antworten zu ermöglichen.
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