Cognito es un marco de trabajo de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo de aplicaciones modulares y listas para la producción. Aprovecha el poder de LLaMA y Llama Index para proporcionar una base de código organizada y escalable.

Cognito aborda desafíos clave en la construcción de aplicaciones listas para la producción:

1. Segmentación y Incrustación: Cognito maneja la extracción, implementación y programación de código para tareas de segmentación y incrustación, asegurando actualizaciones de datos eficientes.

2. Servicios de Consulta: Cognito envuelve el código para generar respuestas a consultas en un servidor de API escalable, como FastAPI, capaz de manejar múltiples consultas simultáneamente.

3. Modelos de LLM e Incrustación: Cognito permite alojar modelos pre-entrenados en producción, accesibles a través de llamadas a la API, en lugar de cargarlos dentro de los cuadernos de Jupyter.

4. Implementación de Bases de Datos Vectoriales: Cognito simplifica la transición de las pruebas en bases de datos vectoriales locales a su implementación en un entorno de producción más escalable y confiable.

Cognita, el marco de trabajo de código abierto RAG, aborda varios desafíos clave en la construcción de aplicaciones listas para la producción:

1. Trabajos de Segmentación y Incrustación: Cognita extrae y despliega código para tareas de segmentación y incrustación, que a menudo requieren ejecuciones programadas o activadas por eventos para actualizaciones de datos.

2. Servicios de Consulta: Cognita envuelve el código para generar respuestas a consultas en un servidor de API (como FastAPI), capaz de manejar múltiples consultas simultáneamente y escalar automáticamente con el aumento del tráfico.

3. LLMs y Modelos de Incrustación: Cognita permite alojar modelos pre-entrenados por separado en producción, accesibles a través de llamadas a la API, en lugar de cargarlos dentro de los cuadernos de Jupyter.

4. Implementación de Bases de Datos Vectoriales: Cognita simplifica la transición de las pruebas en bases de datos vectoriales locales a su implementación de manera más escalable y confiable en producción.

Cognita ofrece varias ventajas clave:

1. Repositorio Central Reutilizable: Cognita proporciona un repositorio central para componentes reutilizables como analizadores, cargadores, incrustadores y recuperadores, permitiendo una fácil reutilización entre proyectos.

2. Interfaz de Usuario Amigable para No Técnicos: La interfaz de usuario intuitiva de Cognita permite que usuarios no técnicos interactúen fácilmente con el sistema, habilitando la carga de documentos y preguntas y respuestas utilizando los módulos desarrollados.

3. Totalmente Impulsado por API: La arquitectura impulsada por API de Cognita facilita la integración sin problemas con otros sistemas, permitiendo que diversas aplicaciones aprovechen sus capacidades.

4. Personalización y Adaptabilidad: Cognita equilibra la personalización y la adaptabilidad, permitiendo a los usuarios adaptar el sistema a sus necesidades específicas mientras mantiene la facilidad de uso y la escalabilidad para adaptarse a los avances en RAG y IA.

Cognita es un marco de trabajo de código abierto, modular y listo para la producción de RAG (Generación Aumentada por Recuperación) que tiene como objetivo simplificar el desarrollo y la implementación de aplicaciones impulsadas por IA. Su arquitectura está diseñada para equilibrar la personalización, la adaptabilidad y la facilidad de uso, al tiempo que prioriza la escalabilidad para adaptarse a los rápidos avances en RAG y las tecnologías de IA acompañantes.

La arquitectura de Cognita se basa en siete componentes clave, cada uno de los cuales es personalizable y controlable para adaptarse a diferentes necesidades:

1. Cargadores de Datos: Responsables de recuperar y cargar datos de diversas fuentes, como directorios locales, URL web y repositorios de GitHub.

2. Analizadores: Simplifican el procesamiento de datos al estandarizar diferentes tipos de archivos en un formato común, facilitando el análisis complejo y dividiendo los datos en trozos uniformes para un manejo eficiente por parte de los modelos de lenguaje a gran escala.

3. Incrustadores: Convierten tanto los datos como las preguntas en incrustaciones, permitiendo una comparación eficiente e identificación de los trozos de datos más relevantes para una consulta dada.

Cognita proporciona un patio de juegos amigable que le permite explorar sus capacidades. Vamos a profundizar en las características clave del patio de juegos de Cognita:

1. Fuentes de Datos: El patio de juegos le permite agregar fácilmente fuentes de datos, ya sean URL web, repositorios de GitHub o sus propios archivos locales. Esto le permite infundir su contenido en la aplicación impulsada por Cognita.

2. Gestión de Colecciones: Puede crear nuevas colecciones y asociarlas con las fuentes de datos que ha agregado. Este sistema de colecciones ayuda a organizar su contenido y lo hace accesible para la funcionalidad del chatbot.

3. Configuración de Modelos: El patio de juegos ofrece flexibilidad para configurar los modelos de recuperación y las plantillas de indicaciones utilizados por el chatbot. Puede elegir entre varios modelos pre-entrenados, como los de las categorías Mistral o Llama 2, para personalizar el comportamiento del chatbot.

Cognito es un poderoso marco de trabajo de código abierto que simplifica el desarrollo y la implementación de aplicaciones listas para la producción construidas sobre modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y otras tecnologías de IA. Aborda desafíos clave que enfrentan los desarrolladores, como el procesamiento de datos, el alojamiento de modelos y la implementación escalable, proporcionando una arquitectura modular y extensible.

Las principales características del marco de trabajo incluyen:

1. Diseño Modular: Cognito se compone de varios componentes personalizables, incluyendo cargadores de datos, analizadores, incrustadores, clasificadores, bases de datos vectoriales, almacenes de metadatos y controladores de consultas. Esto permite a los desarrolladores integrar y experimentar fácilmente con diferentes componentes de IA.

2. Procesamiento de Datos Simplificado: Cognito estandariza el procesamiento de datos al manejar varios tipos de archivos y dividir los datos en trozos uniformes, asegurando un manejo eficiente de los modelos de lenguaje a gran escala y mejorando la relevancia contextual.

3. Implementación Escalable: Cognito simplifica la implementación de aplicaciones impulsadas por IA al separar el alojamiento de LLM y otros componentes, permitiendo un escalado fácil e integración con entornos de producción.