cognee
Cognee 是一個開源 AI 記憶體引擎，通過從各種資料來源建立知識圖譜來提高 LLM 的準確性，從而實現更可靠和上下文感知的 AI 響應。
https://www.cognee.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2025年05月16日
什麼是 cognee
Cognee 是一個基於 Python 的語義層，旨在通過為 AI 應用程式和代理提供可靠的記憶體功能來改進它們。它充當原始資料和 LLM 之間的橋樑，提供了一種複雜的方式來構建、儲存和檢索資訊。作為一個開源工具，它可以部署在使用者自己的系統上，確保資料控制和法規遵從性。該平台支援多種資料類型，包括非結構化文字、媒體檔案、PDF 和表格，使其適用於各種用例。
cognee 的主要功能
Cognee 是一個開源 AI 記憶引擎，通過從各種數據源創建知識圖譜來提高 LLM 的準確性。它實現了可擴展的模塊化 ECL（提取、認知、加載）管道來處理和連接數據，從而產生更可靠的 AI 響應，聲稱開箱即用的準確性為 90%。該系統支持多種數據類型，使用基於 RDF 的本體進行智能數據結構化，並且可以部署在本地以確保數據安全。
靈活的數據集成: 支持超過 28 個數據源和多種類型，包括非結構化文本、PDF、表格和媒體文件，並提供用於向量和圖數據庫的可自定義存儲選項
智能知識映射: 使用基於 RDF 的本體創建全面的知識圖譜，以建立數據點之間的關係，並實現實際的推理而不是模式匹配
可擴展的架構: 通過分佈式系統處理大量數據，從千兆字節擴展到太字節，同時保持性能
安全的部署選項: 提供雲和本地部署選項，確保數據安全和法規遵從性
cognee 的使用案例
客戶服務增強: 通過根據用戶歷史記錄和上下文為客服人員提供個性化的響應建議來改善客戶支持，正如 Dynamo 遊戲案例研究中所展示的那樣
內容生成和分析: 通過為 LLM 提供更好的上下文和關係，實現更準確的文本生成、內容摘要和翻譯
代碼生成支持: 通過維護代碼組件和文檔之間的關係，協助生成更可靠和具有上下文感知能力的代碼
優點
免費和開源的可用性
具有可自定義存儲選項的高度靈活性
通過本地部署選項實現強大的安全性
基於高級本體的數據結構化
缺點
需要技術專業知識才能實施和自定義
對於大規模部署可能需要大量的計算資源
如何使用 cognee
安裝 Cognee: 使用 pip、poetry 或其他 Python 套件管理器進行安裝。對於基本安裝：'pip install cognee'。對於 PostgreSQL 支援：'poetry add cognee[pg]'
配置環境: 設定環境變數或建立一個 .env 檔案，用於資料庫和 LLM 提供者設定。對於 PostgreSQL：設定 cognee.config.db_provider = 'postgres' 並配置連接字串
初始化基本用法: 匯入 cognee 並使用 async/await 模式，因為 Cognee 在設計上是異步的。基本結構：'import cognee; import asyncio'
新增資料: 使用 cognee.add() 輸入您的資料。Cognee 接受各種資料類型，包括文字、PDF、表格、媒體檔案等。
生成知識圖譜: 呼叫 'await cognee.cognify()' 以處理資料並建立知識圖譜連接
查詢知識圖譜: 使用 'await cognee.search()' 查詢您的資料並獲得相關響應
可選：配置自訂儲存: 通過遵循文檔選擇和配置您首選的資料庫提供者（向量或圖形資料庫）
可選：設定本體: 使用基於 RDF 的本體定義資料結構，使資料關係更智慧
部署: 在您自己的伺服器上運行所有內容，以確保資料安全和控制。Cognee 支援小型和大型部署
cognee 常見問題
Cognee 是一個開源 AI 記憶引擎，通過邏輯地映射和連接數據點，幫助改進 AI 代理的回應。它從各種數據源創建知識圖譜，以實現更準確和可靠的 AI 回應。
cognee 網站分析
cognee 流量和排名
11.1K
每月訪問量
#1520165
全球排名
-
類別排名
流量趨勢：Feb 2025-Apr 2025
cognee 用戶洞察
00:01:11
平均訪問時長
3.15
每次訪問的頁面數
48.56%
用戶跳出率
cognee 的主要地區
US: 34.92%
IN: 22.48%
FR: 9.86%
TR: 4.62%
BR: 3.97%
Others: 24.15%
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