Cognito é uma estrutura de código aberto projetada para simplificar o desenvolvimento de aplicativos modulares e prontos para produção. Ela aproveita o poder do LLaMA e do Llama Index para fornecer uma base de código organizada e escalável.

O Cognito aborda desafios-chave na construção de aplicativos prontos para produção:

1. Divisão em Chunks e Embedding: O Cognito cuida da extração, implantação e agendamento de código para tarefas de divisão em chunks e embedding, garantindo atualizações de dados eficientes.

2. Serviços de Consulta: O Cognito envolve o código para gerar respostas a consultas em um servidor de API escalável, como o FastAPI, capaz de lidar com várias consultas simultaneamente.

3. Modelos de LLM e Embedding: O Cognito permite o hospedagem de modelos pré-treinados em produção, acessíveis por meio de chamadas de API, em vez de carregá-los em blocos de anotações Jupyter.

4. Implantação de Banco de Dados de Vetores: O Cognito simplifica a transição de testes em bancos de dados de vetores locais para implantá-los em um ambiente de produção mais escalável e confiável.

O Cognita, a estrutura RAG de código aberto, aborda vários desafios-chave na construção de aplicativos prontos para produção:

1. Tarefas de Divisão em Chunks e Embedding: O Cognita extrai e implanta código para tarefas de divisão em chunks e embedding, que muitas vezes exigem execuções agendadas ou acionadas por eventos para atualizações de dados.

2. Serviços de Consulta: O Cognita envolve o código para gerar respostas a consultas em um servidor de API (como o FastAPI), capaz de lidar com várias consultas simultaneamente e dimensionar automaticamente com o aumento do tráfego.

3. LLMs e Modelos de Embedding: O Cognita permite hospedar modelos pré-treinados separadamente em produção, acessíveis por meio de chamadas de API, em vez de carregá-los em blocos de anotações Jupyter.

4. Implantação de Banco de Dados de Vetores: O Cognita simplifica a transição de testes em bancos de dados de vetores locais para implantá-los de maneira mais escalável e confiável em produção.

O Cognita oferece várias vantagens-chave:

1. Repositório Central Reutilizável: O Cognita fornece um repositório central para componentes reutilizáveis, como analisadores, carregadores, embedders e recuperadores, permitindo fácil reutilização em projetos.

2. Interface Amigável para Usuários Não Técnicos: A interface intuitiva do Cognita permite que usuários não técnicos interajam facilmente com o sistema, possibilitando o envio de documentos e perguntas e respostas usando os módulos desenvolvidos.

3. Totalmente Orientado a API: A arquitetura orientada a API do Cognita facilita a integração perfeita com outros sistemas, permitindo que diversas aplicações aproveitem suas capacidades.

4. Personalização e Adaptabilidade: O Cognita equilibra personalização e adaptabilidade, permitindo que os usuários personalizem o sistema de acordo com suas necessidades específicas, mantendo a facilidade de uso e a escalabilidade para acomodar os avanços em RAG e IA.

5. Escalável e Pronto para Produção: O Cognita é projetado como uma estrutura de código aberto, modular e pronta para produção, garantindo que os aplicativos construídos com ele possam lidar com rápido crescimento e diversos casos de uso.

O Cognita é uma estrutura RAG (Retrieval Augmented Generation) de código aberto, modular e pronta para produção, que visa simplificar o desenvolvimento e a implantação de aplicativos alimentados por IA. Sua arquitetura é projetada para equilibrar personalização, adaptabilidade e facilidade de uso, priorizando também a escalabilidade para acompanhar os rápidos avanços em RAG e nas tecnologias de IA associadas.

A arquitetura do Cognita é construída em sete componentes-chave, cada um deles personalizável e controlável para atender a diferentes necessidades:

1. Carregadores de Dados: Responsáveis por recuperar e carregar dados de várias fontes, como diretórios locais, URLs da web e repositórios do GitHub.

2. Analisadores: Simplificam o processamento de dados, padronizando diferentes tipos de arquivo em um formato comum, facilitando o parsing complexo e dividindo os dados em chunks uniformes para manuseio eficiente por modelos de linguagem em larga escala.

3. Embedders: Convertem tanto os dados quanto as perguntas em embeddings, permitindo comparação eficiente e identificação dos chunks de dados mais relevantes para uma determinada consulta.

4. Rankers: Priorizam os melhores resultados no topo por meio de um processo de reordenação, selecionando o documento superior que fornece o contexto mais conciso e prompts de consulta mais curtos.

5. Bancos de Dados de Vetores: Armazenam e recuperam dados com base em vetores, permitindo tarefas como reconhecimento de imagem, compreensão de linguagem e recomendação.

6. Armazenamentos de Metadados: Contêm configurações que definem um projeto ou aplicativo RAG, incluindo nomes de coleções, bancos de dados de vetores associados, fontes de dados e configurações de análise.

7. Controladores de Consulta: Combinam todos os componentes para criar um aplicativo funcional e pronto para produção baseado em RAG.

O Cognita fornece um playground amigável ao usuário que permite explorar seus recursos. Vamos mergulhar nos principais recursos do playground do Cognita:

1. Fontes de Dados: O playground permite que você adicione facilmente fontes de dados, sejam elas URLs da web, repositórios do GitHub ou seus próprios arquivos locais. Isso permite que você infunda seu conteúdo no aplicativo alimentado pelo Cognita.

2. Gerenciamento de Coleções: Você pode criar novas coleções e associá-las às fontes de dados que você adicionou. Esse sistema de coleções ajuda a organizar seu conteúdo e torná-lo acessível para a funcionalidade do chatbot.

3. Configuração de Modelos: O playground oferece flexibilidade na configuração dos modelos de recuperação e dos modelos de prompt usados pelo chatbot. Você pode escolher entre vários modelos pré-treinados, como os das categorias Mistral ou Llama 2, para personalizar o comportamento do chatbot.

4. Perguntas e Respostas sobre Documentos: O ponto central do playground do Cognita é o recurso de Perguntas e Respostas sobre Documentos. Isso permite que você interaja com o chatbot, fazendo perguntas e recebendo respostas com base no conteúdo que você forneceu. O chatbot aproveita a arquitetura subjacente do Cognita para recuperar as informações mais relevantes.

5. Interação em Tempo Real: À medida que você interage com o chatbot, pode observar os resultados em tempo real e ver como o Cognita processa as consultas e fornece as respostas. Essa experiência interativa ajuda você a entender as capacidades da estrutura.

O Cognito é uma estrutura de código aberto poderosa que simplifica o desenvolvimento e a implantação de aplicativos prontos para produção, modulares, construídos com base em modelos de linguagem em larga escala (LLMs) e outras tecnologias de IA. Ele aborda desafios-chave enfrentados pelos desenvolvedores, como processamento de dados, hospedagem de modelos e implantação escalável, fornecendo uma arquitetura modular e extensível.

Os principais recursos da estrutura incluem:

1. Design Modular: O Cognito é composto por vários componentes personalizáveis, incluindo carregadores de dados, analisadores, embedders, rankers, bancos de dados de vetores, armazenamentos de metadados e controladores de consulta. Isso permite que os desenvolvedores integrem e experimentem facilmente diferentes componentes de IA.

2. Processamento de Dados Simplificado: O Cognito padroniza o processamento de dados, lidando com vários tipos de arquivo e dividindo os dados em chunks uniformes, garantindo o manuseio eficiente de modelos de linguagem em larga escala e melhorando a relevância contextual.

3. Implantação Escalável: O Cognito simplifica a implantação de aplicativos alimentados por IA, separando o hospedagem de LLMs e outros componentes, permitindo fácil dimensionamento e integração com ambientes de produção.

4. Interface Intuitiva: O Cognito fornece uma interface amigável para que usuários não técnicos interajam com o sistema, permitindo que eles enviem documentos, configurem modelos e observem resultados em tempo real.

5. Arquitetura Orientada a API: O design orientado a API do Cognito permite a integração perfeita com outros sistemas, permitindo que os desenvolvedores construam aplicativos complexos e prontos para produção que aproveitem o poder dos LLMs e outras tecnologias de IA.