Cognito היא מסגרת קוד פתוח שנועדה להפשיט את פיתוח היישומים המודולריים והמוכנים לייצור. היא מנצלת את הכוח של LLaMA ו-Llama Index כדי לספק בסיס קוד מאורגן וניתן לקנה מידה.

Cognito מתמודדת עם אתגרים מרכזיים בבניית יישומים ברמת ייצור:

1. חלוקה לקטעים וטמעה: Cognito מטפלת בהפקה, בהטמעה ובתזמון של קוד עבור משימות חלוקה לקטעים וטמעה, מבטיחה עדכוני נתונים יעילים.

2. שירותי שאילתות: Cognito מכרכת קוד לייצור תשובות לשאילתות לתוך שרת API בר-קנה מידה, כמו FastAPI, המסוגל לטפל במספר שאילתות בו-זמנית.

3. דגמי LLM וטמעה: Cognito מאפשרת אירוח של דגמים מאומנים מראש בייצור, נגישים דרך שיחות API, במקום לטעון אותם בתוך מחברות Jupyter.

4. הטמעת מסד נתוני וקטורים: Cognito מפשטת את המעבר מבדיקה במסדי נתוני וקטורים מקומיים להטמעה שלהם בסביבת ייצור בר-קנה מידה ומהימנה יותר.

Cognito מספקת ממשק משתמש ידידותי לניסוי עם תצורות שונות, ניהול מקורות נתונים וצפייה בתוצאות בזמן אמת. ניתן להשתמש בה באופן עצמאי או לשלב אותה עם רכיבי Trufoundry, מה שמקל על בדיקה והטמעה של מערכת בר-קנה מידה.

היתרונות המרכזיים של Cognito כוללים:

1. מאגר מרכזי ושמיש: Cognito מציעה מאגר משותף לפרסרים, מטעינים, מטמיעים ומאחזרים, מקדמת שימוש חוזר בין פרויקטים.
2. אינטראקציה של משתמשים שאינם טכניים: ממשק המשתמש הפשוט של Cognito מאפשר למשתמשים שאינם טכניים להתפעל את המערכת, מאפשר העלאת מסמכים ושאלות ותשובות באמצעות המודולים שפותחו.
3. אינטגרציה מונעת API: האדריכלות המונעת API של Cognito מאפשרת אינטגרציה חלקה עם מערכות אחרות.

Cognita, מסגרת RAG קוד פתוח, מתמודדת עם מספר אתגרים מרכזיים בבניית יישומים מוכנים לייצור:

1. משימות חלוקה לקטעים וטמעה: Cognita מפיקה ומטמיעה קוד עבור משימות חלוקה לקטעים וטמעה, שלעתים דורשות ביצועים מתוזמנים או מופעלים על-ידי אירועים לעדכוני נתונים.

2. שירותי שאילתות: Cognita מכרכת קוד לייצור תשובות לשאילתות לתוך שרת API (כמו FastAPI), המסוגל לטפל במספר שאילתות בו-זמנית ולהתרחב אוטומטית עם עלייה בתנועה.

3. דגמי LLM וטמעה: Cognita מאפשרת אירוח של דגמים מאומנים מראש בנפרד בייצור, נגישים דרך שיחות API, במקום לטעון אותם בתוך מחברות Jupyter.

4. הטמעת מסד נתוני וקטורים: Cognita מפשטת את המעבר מבדיקה במסדי נתוני וקטורים מקומיים להטמעה שלהם בצורה בר-קנה מידה ומהימנה יותר בייצור.

Cognita מציעה מספר יתרונות מרכזיים:

1. מאגר מרכזי ושמיש: Cognita מספקת מאגר מרכזי של רכיבים שמישים כמו פרסרים, מטעינים, מטמיעים ומאחזרים, מאפשרת שימוש חוזר קל בין פרויקטים.

2. ממשק משתמש ידידותי למשתמשים שאינם טכניים: ממשק המשתמש הפשוט של Cognita מאפשר למשתמשים שאינם טכניים להתפעל בקלות את המערכת, מאפשר העלאת מסמכים ושאלות ותשובות באמצעות המודולים שפותחו.

3. מונע API באופן מלא: האדריכלות המונעת API של Cognita מאפשרת אינטגרציה חלקה עם מערכות אחרות, מאפשרת יישומים מגוונים להשתמש ביכולותיה.

4. התאמה אישית והתאמה: Cognita מאזנת התאמה אישית והתאמה, מאפשרת למשתמשים להתאים את המערכת לצרכים הספציפיים שלהם תוך שמירה על ידידותיות למשתמש וקנה מידה להתמודדות עם ההתקדמות במערכות RAG ובבינה מלאכותית.

5. בר-קנה מידה ומוכן לייצור: Cognita מתוכננת כמסגרת קוד פתוח, מודולרית ומוכנה לייצור, מבטיחה שיישומים שנבנו עליה יוכלו להתמודד עם צמיחה מהירה ומקרי שימוש מגוונים.

Cognita היא מסגרת RAG (Retrieval Augmented Generation) קוד פתוחה, מודולרית ומוכנה לייצור, שמטרתה להפשיט את פיתוח והטמעת יישומים מבוססי בינה מלאכותית. האדריכלות שלה מתוכננת לאזן בין התאמה אישית, התאמה והידידותיות למשתמש, תוך שהיא מעדיפה קנה מידה להתמודדות עם ההתקדמות המהירה במערכות RAG ובטכנולוגיות בינה מלאכותית נלוות.

אדריכלות Cognita בנויה על שבעה רכיבים מרכזיים, כאשר כל אחד מהם ניתן להתאמה אישית ולשליטה כדי להתאים לצרכים שונים:

1. מטעיני נתונים: אחראים על אחזור וטעינת נתונים ממקורות שונים, כמו ספריות מקומיות, כתובות אינטרנט ומאגרי GitHub.

2. פרסרים: מייעלים את עיבוד הנתונים על-ידי תקנון סוגי קבצים שונים לפורמט אחיד, מקלים על פרסור מורכב וחולקים את הנתונים לקטעים אחידים לטיפול יעיל על-ידי דגמי שפה גדולים.

3. מטמיעים: ממירים את הנתונים והשאלות לטמעות, מאפשרים השוואה יעילה וזיהוי של הקטעים הרלוונטיים ביותר עבור שאילתה נתונה.

4. מדרגים: מעדיפים את התוצאות הטובות ביותר בראש על-ידי תהליך דירוג מחדש, בוחרים במסמך העליון שמספק את ההקשר הקצר ביותר והשאילתות הקצרות ביותר.

5. מסדי נתוני וקטורים: אוחסנים ומאחזרים נתונים על בסיס וקטורים, מאפשרים משימות כמו זיהוי תמונות, הבנת שפה והמלצות.

6. חנויות מטא-נתונים: מכילות תצורות המגדירות פרויקט או יישום RAG, כולל שמות אוספים, מסדי נתוני וקטורים נלווים, מקורות נתונים ותצורות פרסור.

7. בקרי שאילתות: משלבים את כל הרכיבים ליצירת יישום RAG מבוסס ייצור, מוכן לשימוש.

אדריכלות מודולרית זו מאפשרת רמה גבוהה של התאמה אישית והתאמה, מאפשרת למפתחים להתאים את המסגרת לצרכים הספציפיים שלהם ולשלב אותה עם מערכות אחרות דרך הגישה המונעת API. על-ידי התמודדות עם אתגרים מרכזיים בבניית יישומי RAG מוכנים לייצור, Cognita שואפת להפשיט את תהליך הפיתוח ולאפשר הטמעה של פתרונות מבוססי בינה מלאכותית.

Cognita מספקת מרחב משחק ידידותי למשתמש המאפשר לך לחקור את יכולותיה. בואו נצלול לתכונות המפתח של מרחב המשחק של Cognita:

1. מקורות נתונים: המרחב מאפשר לך בקלות להוסיף מקורות נתונים, בין אם הם כתובות אינטרנט, מאגרי GitHub או הקבצים המקומיים שלך. זה מאפשר לך להזרים את התוכן שלך לתוך היישום המופעל על-ידי Cognita.

2. ניהול אוספים: אתה יכול ליצור אוספים חדשים ולקשר אותם למקורות הנתונים שהוספת. מערכת האוספים הזו עוזרת לארגן את התוכן שלך ולהפוך אותו נגיש לפונקציונליות הצ'אט-בוט.

3. תצורת דגם: המרחב מציע גמישות בתצורת דגמי האחזור והתבניות הפרומפט המשמשים על-ידי הצ'אט-בוט. אתה יכול לבחור מתוך מספר דגמים מאומנים מראש, כמו אלה מהקטגוריות Mistral או Llama 2, כדי להתאים את התנהגות הצ'אט-בוט.

4. שאלות ותשובות על מסמכים: המרכז של מרחב המשחק של Cognita הוא תכונת שאלות ותשובות על מסמכים. זה מאפשר לך להתפעל את הצ'אט-בוט, לשאול שאלות ולקבל תשובות על בסיס התוכן שסיפקת. הצ'אט-בוט מנצל את האדריכלות הבסיסית של Cognita כדי לאחזר את המידע הרלוונטי ביותר.

5. אינטראקציה בזמן אמת: בעת האינטראקציה עם הצ'אט-בוט, אתה יכול לצפות בתוצאות בזמן אמת ולראות כיצד Cognita מעבדת את השאילתות ומספקת את התשובות. חוויה אינטראקטיבית זו עוזרת להבין את יכולות המסגרת.

Cognito היא מסגרת קוד פתוחה חזקה המפשטת את פיתוח והטמעת יישומים מוכנים לייצור, המבוססים על דגמי שפה גדולים (LLM) וטכנולוגיות בינה מלאכותית אחרות. היא מתמודדת עם אתגרים מרכזיים שנתקלים מפתחים, כמו עיבוד נתונים, אירוח דגמים ותמיכה בהטמעה בר-קנה מידה, על-ידי מתן אדריכלות מודולרית