코그니토는 모듈식 및 프로덕션 준비 애플리케이션 개발을 간소화하도록 설계된 오픈 소스 프레임워크입니다. LLaMA와 Llama Index의 힘을 활용하여 체계적이고 확장 가능한 코드베이스를 제공합니다.

코그니토는 프로덕션 등급 애플리케이션 구축의 핵심 과제를 해결합니다:

1. 청크화 및 임베딩: 코그니토는 청크화 및 임베딩 작업을 위한 코드 추출, 배포 및 스케줄링을 처리하여 효율적인 데이터 업데이트를 보장합니다.

2. 쿼리 서비스: 코그니토는 FastAPI와 같은 확장 가능한 API 서버에 쿼리 답변 생성 코드를 래핑하여 동시에 여러 쿼리를 처리할 수 있습니다.

3. LLM 및 임베딩 모델: 코그니토는 Jupyter 노트북 내에서 로드하는 대신 사전 학습된 모델을 프로덕션에서 호스팅할 수 있도록 합니다.

4. 벡터 데이터베이스 배포: 코그니토는 로컬 벡터 데이터베이스에서 테스트하는 것에서 더 확장 가능하고 안정적인 프로덕션 환경으로 전환하는 것을 간소화합니다.

코그니타는 오픈 소스 RAG 프레임워크로, 프로덕션 준비 애플리케이션 구축의 여러 핵심 과제를 해결합니다:

1. 청크화 및 임베딩 작업: 코그니타는 데이터 업데이트를 위해 예약되거나 이벤트 트리거된 실행이 필요한 청크화 및 임베딩 작업을 위한 코드를 추출하고 배포합니다.

2. 쿼리 서비스: 코그니타는 FastAPI와 같은 API 서버에 쿼리 답변 생성 코드를 래핑하여 동시에 여러 쿼리를 처리하고 트래픽 증가에 따라 자동 확장할 수 있습니다.

3. LLM 및 임베딩 모델: 코그니타는 Jupyter 노트북 내에서 로드하는 대신 프로덕션에서 사전 학습된 모델을 별도로 호스팅할 수 있도록 합니다.

4. 벡터 데이터베이스 배포: 코그니타는 로컬 벡터 데이터베이스에서 테스트하는 것에서 더 확장 가능하고 안정적인 프로덕션 환경으로 전환하는 것을 간소화합니다.

코그니타의 주요 장점은 다음과 같습니다:

1. 중앙 재사용 가능한 리포지토리: 코그니타는 파서, 로더, 임베더, 리트리버와 같은 재사용 가능한 구성 요소를 위한 중앙 리포지토리를 제공하여 프로젝트 간 재사용을 촉진합니다.

2. 비기술 사용자 친화적 UI: 코그니타의 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 비기술 사용자도 시스템과 상호 작용하고 개발된 모듈을 사용하여 문서 업로드 및 Q&A를 수행할 수 있습니다.

3. API 기반 통합: 코그니타의 완전 API 기반 아키텍처를 통해 다른 시스템과의 seamless 통합이 가능합니다.

코그니타는 오픈 소스, 모듈식, 프로덕션 준비 RAG(Retrieval Augmented Generation) 프레임워크로, AI 기반 애플리케이션 개발 및 배포를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 이 아키텍처는 사용자 친화성과 확장성을 유지하면서도 맞춤화와 적응성의 균형을 이루도록 설계되었습니다.

코그니타 아키텍처는 7가지 핵심 구성 요소로 구축되어 있으며, 각각은 다양한 요구 사항에 맞게 사용자 정의 및 제어가 가능합니다:

1. 데이터 로더: 로컬 디렉토리, 웹 URL, GitHub 리포지토리 등 다양한 소스에서 데이터를 검색하고 로드합니다.

2. 파서: 다양한 파일 유형을 표준 형식으로 변환하고, 복잡한 구문 분석을 단순화하며, 대형 언어 모델의 효율적인 처리를 위해 데이터를 균일한 청크로 분할합니다.

3. 임베더: 데이터와 질문을 임베딩으로 변환하여 가장 관련성 있는 데이터 청크를 효율적으로 비교 및 식별할 수 있습니다.

코그니타는 사용자 친화적인 플레이그라운드를 제공하여 기능을 탐색할 수 있습니다. 코그니타 플레이그라운드의 주요 기능을 살펴보겠습니다:

1. 데이터 소스: 플레이그라운드에서 웹 URL, GitHub 리포지토리 또는 로컬 파일과 같은 데이터 소스를 쉽게 추가할 수 있습니다. 이를 통해 콘텐츠를 코그니타 기반 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

2. 컬렉션 관리: 새로운 컬렉션을 만들고 추가한 데이터 소스와 연결할 수 있습니다. 이 컬렉션 시스템은 콘텐츠를 구성하고 채팅봇 기능에 액세스할 수 있게 합니다.

3. 모델 구성: 플레이그라운드에서는 채팅봇의 동작을 사용자 정의할 수 있도록 검색 모델 및 프롬프트 템플릿을 구성할 수 있습니다. Mistral 또는 Llama 2와 같은 다양한 사전 학습된 모델을 선택할 수 있습니다.

코그니토는 대형 언어 모델(LLM) 및 기타 AI 기술을 기반으로 하는 프로덕션 준비 애플리케이션 개발과 배포를 간소화하는 강력한 오픈 소스 프레임워크입니다. 데이터 처리, 모델 호스팅, 확장 가능한 배포와 같은 개발자의 주요 과제를 해결하기 위해 모듈식이고 확장 가능한 아키텍처를 제공합니다.

프레임워크의 주요 기능은 다음과 같습니다:

1. 모듈식 설계: 코그니토는 데이터 로더, 파서, 임베더, 랭커, 벡터 데이터베이스, 메타데이터 저장소, 쿼리 컨트롤러와 같은 사용자 정의 가능한 구성 요소로 구성됩니다. 이를 통해 개발자가 다양한 AI 구성 요소를 쉽게 통합하고 실험할 수 있습니다.

2. 간소화된 데이터 처리: 코그니토는 다양한 파일 유형을 표준화하고 데이터를 균일한 청크로 분할하여 대형 언어 모델의 효율적인 처리와 상황 관련성을 높입니다.

3. 확장 가능한 배포: 코그니토는 LLM 및 기타 구성 요소의 호스팅을 분리하여 프로덕션 환경에 쉽게 통합하고 확장할 수 있도록 합니다.