Cognito est un cadre open source conçu pour simplifier le développement d'applications modulaires et prêtes pour la production. Il tire parti de la puissance de LLaMA et de Llama Index pour fournir une base de code organisée et évolutive.

Cognito s'attaque aux principaux défis de la construction d'applications de production :

1. Découpage et intégration : Cognito gère l'extraction, le déploiement et la planification du code pour les tâches de découpage et d'intégration, assurant ainsi des mises à jour de données efficaces.

2. Services de requête : Cognito enveloppe le code de génération de réponses aux requêtes dans un serveur API évolutif, comme FastAPI, capable de gérer plusieurs requêtes simultanément.

3. Modèles LLM et d'intégration : Cognito permet l'hébergement de modèles pré-entraînés en production, accessibles via des appels d'API, plutôt que de les charger dans des blocs-notes Jupyter.

4. Déploiement de la base de données vectorielle : Cognito simplifie la transition des tests sur des bases de données vectorielles locales au déploiement dans un environnement de production plus évolutif et fiable.

Cognita, le cadre open source RAG, s'attaque à plusieurs défis clés dans la construction d'applications prêtes pour la production :

1. Tâches de découpage et d'intégration : Cognita extrait et déploie le code pour les tâches de découpage et d'intégration, qui nécessitent souvent des exécutions planifiées ou déclenchées par des événements pour les mises à jour de données.

2. Services de requête : Cognita enveloppe le code de génération de réponses aux requêtes dans un serveur API (comme FastAPI), capable de gérer plusieurs requêtes simultanément et de s'adapter automatiquement à l'augmentation du trafic.

3. LLM et modèles d'intégration : Cognita permet d'héberger séparément les modèles pré-entraînés en production, accessibles via des appels d'API, plutôt que de les charger dans des blocs-notes Jupyter.

4. Déploiement de la base de données vectorielle : Cognita simplifie la transition des tests sur des bases de données vectorielles locales à un déploiement plus évolutif et fiable en production.

Cognita offre plusieurs avantages clés :

1. Référentiel central réutilisable : Cognita fournit un référentiel central pour les composants réutilisables tels que les analyseurs, les chargeurs, les intégrateurs et les récupérateurs, permettant une réutilisation facile entre les projets.

2. Interface utilisateur conviviale pour les non-techniques : L'interface intuitive de Cognita permet aux utilisateurs non techniques d'interagir facilement avec le système, en permettant le téléchargement de documents et les questions-réponses à l'aide des modules développés.

3. Entièrement piloté par l'API : L'architecture pilotée par l'API de Cognita facilite l'intégration transparente avec d'autres systèmes, permettant à diverses applications de tirer parti de ses capacités.

4. Personnalisation et adaptabilité : Cognita équilibre la personnalisation et l'adaptabilité, permettant aux utilisateurs d'adapter le système à leurs besoins spécifiques tout en maintenant la convivialité et l'évolutivité pour s'adapter aux progrès du RAG et de l'IA.

5. Évolutif et prêt pour la production : Cognita est conçu comme un cadre open source, modulaire et prêt pour la production, garantissant que les applications construites avec lui peuvent gérer une croissance rapide et des cas d'utilisation diversifiés.

Cognita est un cadre open source, modulaire et prêt pour la production RAG (Retrieval Augmented Generation) qui vise à simplifier le développement et le déploiement d'applications alimentées par l'IA. Son architecture est conçue pour équilibrer la personnalisation, l'adaptabilité et la convivialité, tout en privilégiant l'évolutivité pour s'adapter aux progrès rapides du RAG et des technologies d'IA associées.

L'architecture de Cognita est construite sur sept composants clés, chacun étant personnalisable et contrôlable pour répondre à différents besoins :

1. Chargeurs de données : Responsables de la récupération et du chargement des données à partir de diverses sources, telles que des répertoires locaux, des URL Web et des dépôts GitHub.

2. Analyseurs : Rationalisent le traitement des données en normalisant différents types de fichiers dans un format commun, facilitant les analyses complexes et divisant les données en blocs uniformes pour une manipulation efficace par les modèles de langage à grande échelle.

3. Intégrateurs : Convertissent les données et les questions en intégrations, permettant une comparaison efficace et l'identification des blocs de données les plus pertinents pour une requête donnée.

4. Classeurs : Hiérarchisent les meilleurs résultats au sommet par un processus de reclassement, sélectionnant le document le plus pertinent qui fournit le contexte le plus concis et les requêtes les plus courtes.

5. Bases de données vectorielles : Stockent et récupèrent les données en fonction des vecteurs, permettant des tâches telles que la reconnaissance d'images, la compréhension du langage et la recommandation.

6. Magasins de métadonnées : Contiennent les configurations définissant un projet ou une application RAG, y compris les noms de collection, les bases de données vectorielles associées, les sources de données et les configurations d'analyse.

7. Contrôleurs de requête : Combinent tous les composants pour créer une application RAG fonctionnelle et prête pour la production.

Cognita fournit un terrain de jeu convivial qui vous permet d'explorer ses capacités. Plongeons dans les principales fonctionnalités du terrain de jeu Cognita :

1. Sources de données : Le terrain de jeu vous permet d'ajouter facilement des sources de données, qu'il s'agisse d'URL Web, de dépôts GitHub ou de vos propres fichiers locaux. Cela vous permet d'intégrer votre contenu dans l'application alimentée par Cognita.

2. Gestion des collections : Vous pouvez créer de nouvelles collections et les associer aux sources de données que vous avez ajoutées. Ce système de collection aide à organiser votre contenu et le rend accessible pour les fonctionnalités de chatbot.

3. Configuration du modèle : Le terrain de jeu offre de la flexibilité dans la configuration des modèles de récupération et des modèles de requête utilisés par le chatbot. Vous pouvez choisir parmi différents modèles pré-entraînés, comme ceux des catégories Mistral ou Llama 2, pour personnaliser le comportement du chatbot.

4. Questions-réponses sur les documents : Le point central du terrain de jeu Cognita est la fonctionnalité de questions-réponses sur les documents. Cela vous permet d'interagir avec le chatbot, de poser des questions et de recevoir des réponses basées sur le contenu que vous avez fourni. Le chatbot s'appuie sur l'architecture sous-jacente de Cognita pour récupérer les informations les plus pertinentes.

5. Interaction en temps réel : Lorsque vous interagissez avec le chatbot, vous pouvez observer les résultats en temps réel et voir comment Cognita traite les requêtes et fournit les réponses. Cette expérience interactive vous aide à comprendre les capacités du cadre.

Cognito est un puissant cadre open source qui simplifie le développement et le déploiement d'applications prêtes pour la production, construites sur la base de modèles de langage à grande échelle (LLM) et d'autres technologies d'IA. Il s'attaque aux principaux défis auxquels sont confrontés les développeurs, tels que le traitement des données, l'hébergement des modèles et le déploiement évolutif, en fournissant une architecture modulaire et extensible.

Les principales fonctionnalités du cadre sont :

1. Conception modulaire : Cognito est composé de plusieurs composants personnalisables, notamment des chargeurs de données, des analyseurs, des intégrateurs, des classeurs, des bases de données vectorielles, des magasins de métadonnées et des contrôleurs de requête. Cela permet aux développeurs d'intégrer et d'expérimenter facilement différents composants d'IA.

2. Traitement des données rationalisé : Cognito normalise le traitement des données en gérant divers types de fichiers et en divisant les données en blocs uniformes, assurant une manipulation efficace des modèles de langage à grande échelle et améliorant la pertinence contextuelle.

3. Déploiement évolutif : Cognito simplifie le déploiement d'applications alimentées par l'IA en séparant l'hébergement des LLM et d'autres composants, permettant une mise à l'échelle et une intégration faciles avec les environnements de production.

4. Interface utilisateur intuitive : Cognito fournit une interface conviviale pour que les utilisateurs non techniques interagissent avec le système, leur permettant de télécharger des documents, de configurer des modèles et d'observer les résultats en temps réel.

5. Architecture pilotée par l'API : La conception pilotée par l'API de Cognito permet une intégration transparente avec d'autres systèmes, permettant aux développeurs de construire des applications complexes et prêtes pour la production qui tirent parti de la puissance des LLM et d'autres technologies d'IA.