Cognee - Framework de Memória para Agentes de IA Inteligentes

Visão Geral do Projeto

Cognee é um framework de código aberto para motores de memória de IA, projetado para fornecer funcionalidades de memória confiáveis para agentes de IA inteligentes. A ideia central do projeto é construir sistemas de memória dinâmicos para aplicações de IA e agentes inteligentes com apenas 5 linhas de código.

Principais Características

🧠 Gestão Inteligente de Memória

• Construção Dinâmica de Memória: Construa memória de agentes inteligentes usando um pipeline ECL (Extract, Cognify, Load) expansível.
• Suporte Multimodal: Suporte para interconexão e recuperação de registros de diálogo, documentos, imagens e transcrições de áudio.
• Persistência de Memória: Garante que os agentes de IA possam manter e utilizar informações de interações históricas.

📊 Capacidade de Processamento de Dados

• Integração de Dados de Múltiplas Fontes: Suporte para ingestão de dados de mais de 30 fontes de dados diferentes.
• Armazenamento Duplo de Grafos e Vetores: Utilize simultaneamente as vantagens de bancos de dados de grafos e bancos de dados vetoriais.
• Integração com Pydantic: Carregue dados em bancos de dados de grafos e vetores usando apenas Pydantic.

🎯 Otimização de Desempenho

• Redução de Alucinações: Reduza a imprecisão das saídas de IA através de memória estruturada.
• Redução de Custos de Desenvolvimento: Simplifique o processo de desenvolvimento, reduzindo a carga de trabalho dos desenvolvedores.
• Melhora da Qualidade da Resposta: Forneça respostas mais precisas com base na memória histórica.

Arquitetura Técnica

Arquitetura de Pipeline ECL

Cognee adota uma arquitetura de pipeline ECL (Extract, Cognify, Load) única:

1. Extract (Extrair): Extrai informações de várias fontes de dados.
2. Cognify (Cognificar): Converte dados brutos em informações cognitivas estruturadas.
3. Load (Carregar): Carrega os dados processados no sistema de armazenamento.

Sistema de Armazenamento

• Banco de Dados de Grafos: Usado para armazenar relações complexas entre entidades.
• Banco de Dados Vetorial: Usado para recuperação de similaridade semântica.
• Recuperação Híbrida: Combina as vantagens da travessia de grafos e da pesquisa vetorial.

Início Rápido

Instalação

pip install cognee

Exemplo de Uso Básico

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

import cognee
import asyncio

async def main():
    # Adiciona texto ao cognee
    await cognee.add("Natural language processing (NLP) is an interdisciplinary subfield of computer science and information retrieval.")
    
    # Gera o grafo de conhecimento
    await cognee.cognify()
    
    # Consulta o grafo de conhecimento
    results = await cognee.search("Tell me about NLP")
    
    # Exibe os resultados
    for result in results:
        print(result)

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

Exemplo de Saída

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.

Opções de Configuração

Configuração de Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env para configurar:

LLM_API_KEY=your_openai_api_key
# Outras opções de configuração...

Suporte a Múltiplos Provedores de LLM

• OpenAI
• Ollama
• Outros provedores de LLM convencionais

Casos de Uso

Sistemas de Diálogo Inteligentes

• Manutenção de Contexto: Mantém a memória de longo prazo da conversa.
• Respostas Personalizadas: Fornece serviços personalizados com base em interações históricas.
• Acumulação de Conhecimento: O sistema se torna mais inteligente com o tempo de uso.

Sistemas de Gestão de Conhecimento

• Associação de Documentos: Descobre automaticamente conexões ocultas entre documentos.
• Recuperação Inteligente: Recuperação composta baseada em semântica e relações.
• Visualização de Grafos de Conhecimento: Exibe intuitivamente a estrutura do conhecimento.

Desenvolvimento de Agentes de IA Inteligentes

• Tomada de Decisão Orientada pela Memória: Toma melhores decisões com base na experiência histórica.
• Capacidade de Aprendizagem: Aprende e melhora a partir de interações passadas.
• Continuidade da Tarefa: Mantém o estado da tarefa entre várias sessões.

Vantagens Técnicas

Melhorias em Comparação com o RAG Tradicional

1. Memória Estruturada: Não apenas armazena texto, mas também preserva relações semânticas.
2. Atualização Dinâmica: O sistema de memória pode aprender e atualizar continuamente.
3. Recuperação Multidimensional: Combina métodos de recuperação de similaridade vetorial e relações de grafos.
4. Consciência do Contexto: Compreende melhor o contexto da consulta.

Facilidade de Desenvolvimento

• API Simples: A funcionalidade principal pode ser implementada com apenas algumas linhas de código.
• Design Modular: Pipelines de processamento personalizáveis de acordo com as necessidades.
• Documentação Rica: Documentação de uso e exemplos completos.
• Suporte da Comunidade: Comunidade de código aberto ativa.

Ecossistema do Projeto

Projetos Relacionados

• cognee-starter: Modelo inicial contendo exemplos.
• cognee-community: Plugins e extensões gerenciados pela comunidade.
• awesome-ai-memory: Coleção de projetos relacionados à memória de IA.

Recursos da Comunidade

• Repositório GitHub: https://github.com/topoteretes/cognee
• Site Oficial: https://cognee.ai
• Site de Documentação: https://docs.cognee.ai
• Comunidade Discord: Plataforma de comunicação ativa para desenvolvedores.

Resumo

Cognee representa uma nova direção na gestão de memória de IA, fornecendo uma solução completa para desenvolvedores construírem sistemas de memória inteligentes através de uma API simples e fácil de usar e uma arquitetura técnica poderosa. Seja para construir sistemas de diálogo inteligentes, plataformas de gestão de conhecimento ou agentes de IA inteligentes complexos, Cognee pode fornecer suporte confiável para infraestrutura de memória.