Cognita – 专为生产设计的开放源码与模块化RAG框架

Cognita指的是什么？

Cognita是一款开源的模块化RAG（检索增强生成）框架，专为开发者设计，旨在简化构建、扩展及部署高性能应用程序的过程。它依托Langchain/LlamaIndex作为核心技术支撑，并提供一套结构化的代码组织方案，确保每个组件均可通过API进行操作和管理。此外，Cognita还支持本地安装运行，并提供了完备的生产环境配置以及无需编程基础即可使用的用户界面，默认情况下具备增量索引功能。借助于Cognita平台，用户可以更加便捷地对RAG系统实施测试与部署工作，并且允许非技术人员通过图形化界面轻松操控这些系统。

Cognita的核心特性

• 采用分块设计与基于API的结构Cognita的所有组成部分均设计为模块化，并支持通过API进行互动，这使得系统的整合与扩展更为便捷。
• 提供本地及线上环境的支持服务：能够在本地环境中迅速配置与试验，并且具备适用于生产环境的部署方案。
• 无需编程的用户界面创建了一个操作界面，让没有编程背景的用户也能轻松上传文件并完成问题回答的功能，全程不需要涉及任何代码编辑。
• 增加型索引提供增量索引功能，高效管理文档变动，降低计算压力。
• 多个文件搜索工具兼容性支持提供包括相似度查找、查询分析与文档重新排序在内的多样化文件检索方案。

Cognita的操作机制

• 信息索引通过执行索引任务，系统会周期性地对数据来源的文件进行扫描，并将其分解为较小的部分。接着利用嵌入式模型来创建这些部分的嵌入矢量，并将它们保存到矢量化的数据库内。
• 信息服务请求通过利用诸如FastAPI的API服务器来管理并响应用户的查询请求，并形成相应的回答。这一过程包括由AI网关接收和解析用户的提问信息，接着访问矢量数据库以搜寻相关的数据内容，最后借助大型语言模型（LLM）完成最终的答案构建工作。
• 大规模语言模型与嵌入式模型的实施把大型语言模型与嵌入式模型以独立服务的形式设置，并通过API接口来访问它们的功能。
• 部署矢量数据库可在实际运行环境中设置向量数据库，实现海量数据的稳定存取与高效查找。
• RAG模块把RAG系统的结构细分为若干个部分，如数据来源、元数据仓库、大型语言模型接口、矢量数据库、索引任务及API服务端等，且这些组成部分均支持通过用户界面或应用程序编程接口来进行设置与管控。

Cognita项目的所在地位置信息

• Git代码库：可在GitHub上找到的项目链接为https://github.com/truefoundry/cognita

Cognita的使用情境

• 问答系统打造适用于企业的问答平台，让用户能够精准查询所需信息，并从海量文件里获取确切答案。
• 信息治理辅助机构整理与查找其内部的知识资料库，涵盖政策文档、使用指南及常见问题解答等内容。
• 客户服务在提供客户支持的过程中，通过自动化回复经常被询问的问题来提升工作效率并缩短回应的等待时间。
• 内容推介根据用户的搜索记录和个人历史行为模式，提供相关的建议内容，比如文章、视频或是商品。
• 探讨与剖析向科研人员供给资源，辅助使用者迅速在海量学术资料中定位关键信息。