Cognito è un framework open-source progettato per semplificare lo sviluppo di applicazioni modulari e pronte per la produzione. Sfrutta la potenza di LLaMA e Llama Index per fornire una base di codice organizzata e scalabile.

Cognito affronta sfide chiave nella costruzione di applicazioni pronte per la produzione:

1. Chunking e Embedding: Cognito gestisce l'estrazione, la distribuzione e la pianificazione del codice per i compiti di chunking e embedding, garantendo aggiornamenti efficienti dei dati.

2. Query Services: Cognito racchiude il codice per la generazione di risposte alle query in un server API scalabile, come FastAPI, in grado di gestire più query contemporaneamente.

3. Modelli LLM e Embedding: Cognito consente l'hosting di modelli pre-addestrati in produzione, accessibili tramite chiamate API, anziché caricarli all'interno di notebook Jupyter.

4. Distribuzione del Database Vettoriale: Cognito semplifica la transizione dai test sui database vettoriali locali alla distribuzione in un ambiente di produzione più scalabile e affidabile.

Cognita, il framework open-source RAG, affronta diverse sfide chiave nella costruzione di applicazioni pronte per la produzione:

1. Chunking e Embedding Jobs: Cognita estrae e distribuisce il codice per i compiti di chunking e embedding, che spesso richiedono esecuzioni pianificate o attivate da eventi per gli aggiornamenti dei dati.

2. Query Services: Cognita racchiude il codice per la generazione di risposte alle query in un server API (come FastAPI), in grado di gestire più query contemporaneamente e di scalare automaticamente con l'aumento del traffico.

3. LLM e Modelli di Embedding: Cognita consente l'hosting di modelli pre-addestrati separatamente in produzione, accessibili tramite chiamate API, anziché caricarli all'interno di notebook Jupyter.

4. Distribuzione del Database Vettoriale: Cognita semplifica la transizione dai test sui database vettoriali locali alla distribuzione in modo più scalabile e affidabile in produzione.

Cognita offre diversi vantaggi chiave:

1. Repository Centrale Riutilizzabile: Cognita fornisce un repository centrale per componenti riutilizzabili come parser, caricatori, embedder e recuperatori, consentendo un facile riutilizzo tra i progetti.

2. Interfaccia Utente Intuitiva e Non Tecnica: L'interfaccia utente intuitiva di Cognita consente agli utenti non tecnici di interagire facilmente con il sistema, permettendo il caricamento di documenti e le Q&A utilizzando i moduli sviluppati.

3. Completamente API-Driven: L'architettura API-driven di Cognita facilita l'integrazione con altri sistemi, consentendo a diverse applicazioni di sfruttare le sue capacità.

4. Personalizzazione e Adattabilità: Cognita bilancia la personalizzazione e l'adattabilità, consentendo agli utenti di adattare il sistema alle loro esigenze specifiche mantenendo la facilità d'uso e la scalabilità per accogliere gli sviluppi di RAG e AI.

5. Scalabile e Pronto per la Produzione: Cognita è progettato come un framework open-source, modulare e pronto per la produzione, garantendo che le applicazioni costruite con esso possano gestire una rapida crescita e diversi casi d'uso.

Cognita è un framework open-source, modulare e pronto per la produzione RAG (Retrieval Augmented Generation) che mira a semplificare lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni alimentate dall'AI. La sua architettura è progettata per bilanciare personalizzazione, adattabilità e facilità d'uso, pur dando priorità alla scalabilità per adattarsi ai rapidi progressi di RAG e delle tecnologie AI associate.

L'architettura di Cognita è costruita su sette componenti chiave, ognuno dei quali è personalizzabile e controllabile per soddisfare diverse esigenze:

1. Data Loaders: Responsabili del recupero e del caricamento dei dati da varie fonti, come directory locali, URL web e repository GitHub.

2. Parser: Semplificano l'elaborazione dei dati standardizzando diversi tipi di file in un formato comune, facilitando l'analisi complessa e dividendo i dati in chunk uniformi per una gestione efficiente da parte dei grandi modelli linguistici.

3. Embedder: Convertono sia i dati che le domande in embedding, consentendo il confronto efficiente e l'identificazione dei chunk di dati più rilevanti per una determinata query.

4. Ranker: Danno priorità ai migliori risultati in cima attraverso un processo di riordinamento, selezionando il documento superiore che fornisce il contesto più conciso e prompt di query più brevi.

5. Database Vettoriali: Memorizzano e recuperano i dati in base ai vettori, consentendo compiti come il riconoscimento delle immagini, la comprensione del linguaggio e la raccomandazione.

6. Metadata Store: Contengono configurazioni che definiscono un progetto o un'applicazione RAG, inclusi i nomi delle raccolte, i database vettoriali associati, le fonti di dati e le configurazioni di parsing.

7. Query Controller: Combinano tutti i componenti per creare un'applicazione funzionale e pronta per la produzione basata su RAG.

Cognita fornisce un playground intuitivo che ti consente di esplorare le sue capacità. Immergiamoci nelle principali funzionalità del playground di Cognita:

1. Fonti di Dati: Il playground ti consente di aggiungere facilmente fonti di dati, siano esse URL web, repository GitHub o i tuoi file locali. Ciò ti permette di infondere il tuo contenuto nell'applicazione alimentata da Cognita.

2. Gestione delle Raccolte: Puoi creare nuove raccolte e associarle alle fonti di dati che hai aggiunto. Questo sistema di raccolta aiuta a organizzare il tuo contenuto e lo rende accessibile per la funzionalità della chatbot.

3. Configurazione del Modello: Il playground offre flessibilità nella configurazione dei modelli di recupero e dei modelli di prompt utilizzati dalla chatbot. Puoi scegliere tra vari modelli pre-addestrati, come quelli delle categorie Mistral o Llama 2, per personalizzare il comportamento della chatbot.

4. Docs Q&A: Il fulcro del playground di Cognita è la funzionalità Docs Q&A. Questa ti consente di interagire con la chatbot, ponendo domande e ricevendo risposte in base ai contenuti che hai fornito. La chatbot sfrutta l'architettura sottostante di Cognita per recuperare le informazioni più rilevanti.

5. Interazione in Tempo Reale: Mentre interagisci con la chatbot, puoi osservare i risultati in tempo reale e vedere come Cognita elabora le query e fornisce le risposte. Questa esperienza interattiva ti aiuta a comprendere le capacità del framework.

Cognito è un potente framework open-source che semplifica lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni pronte per la produzione basate su grandi modelli linguistici (LLM) e altre tecnologie AI. Affronta sfide chiave affrontate dagli sviluppatori, come l'elaborazione dei dati, l'hosting dei modelli e la distribuzione scalabile, fornendo un'architettura modulare ed estensibile.

Le principali caratteristiche del framework includono:

1. Progettazione Modulare: Cognito è composto da diversi componenti personalizzabili, tra cui caricatori di dati, parser, embedder, ranker, database vettoriali, archivi di metadati e controller di query. Ciò consente agli sviluppatori di integrare e sperimentare facilmente con diversi componenti AI.

2. Elaborazione Semplificata dei Dati: Cognito standardizza l'elaborazione dei dati gestendo vari tipi di file e dividendo i dati in chunk uniformi, garantendo una gestione efficiente dei grandi modelli linguistici e migliorando la rilevanza contestuale.

3. Distribuzione Scalabile: Cognito semplifica la distribuzione di applicazioni alimentate dall'AI separando l'hosting di LLM e altri componenti, consentendo una facile scalabilità e integrazione con ambienti di produzione.

4. Interfaccia Intuitiva: Cognito fornisce un'interfaccia utente intuitiva per gli utenti non tecnici, consentendo loro di interagire con il sistema, caricare documenti, configurare modelli e osservare i risultati in tempo reale.

5. Architettura API-driven: Il design API-driven di Cognito consente un'integrazione senza soluzione di continuità con altri sistemi, permettendo agli sviluppatori di costruire applicazioni complesse e pronte per la produzione che sfruttano la potenza di LLM e altre tecnologie AI.