认知是一个开源框架,旨在简化模块化和生产就绪应用程序的开发。它利用LLaMA和Llama Index的力量提供了一个有组织和可扩展的代码库。

认知解决了构建生产级应用程序的关键挑战:

1. 分块和嵌入: 认知处理代码的提取、部署和调度,用于分块和嵌入任务,确保数据更新的效率。

2. 查询服务: 认知将生成查询答案的代码包装成一个可扩展的API服务器,如FastAPI,能够同时处理多个查询。

3. LLM和嵌入模型: 认知使得在生产环境中托管预训练模型成为可能,可通过API调用访问,而不是在Jupyter笔记本中加载它们。

4. 向量数据库部署: 认知简化了从在本地向量数据库进行测试到在更可扩展和可靠的生产环境中部署的过程。

认知提供了一个用户友好的UI,用于试验不同的配置,管理数据源,并观察实时结果。它可以独立使用,也可以与Trufoundry组件集成,以促进更容易的测试和可扩展的系统部署。

认知的主要优势包括:

1. 中央可重复使用的存储库: 认知提供了一个共享的存储库,用于解析器、加载器、嵌入器和检索器,促进跨项目的可重用性。
2. 非技术用户交互: 认知的直观UI使非技术用户能够与系统交互,允许使用开发的模块上传文档和进行问答。
3. API驱动的集成: 认知的完全API驱动的架构使其与其他系统无缝集成。

认知,开源的RAG框架,解决了构建生产就绪应用程序的几个关键挑战:

1. 分块和嵌入任务: 认知提取和部署代码用于分块和嵌入任务,这些任务通常需要定期或事件触发的执行来更新数据。

2. 查询服务: 认知将生成查询答案的代码包装成一个API服务器(如FastAPI),能够同时处理多个查询并根据流量自动扩展。

3. LLM和嵌入模型: 认知使得在生产环境中单独托管预训练模型成为可能,可通过API调用访问,而不是在Jupyter笔记本中加载它们。

4. 向量数据库部署: 认知简化了从在本地向量数据库进行测试到在生产环境中以更可扩展和可靠的方式部署的过程。

通过解决这些关键挑战,认知旨在简化对RAG系统的定制和试验,同时确保生产就绪应用程序的有效部署。

认知提供了几个关键优势:

1. 中央可重复使用的存储库: 认知提供了一个中央存储库,用于可重复使用的组件,如解析器、加载器、嵌入器和检索器,使它们能够在项目间轻松重复使用。

2. 非技术用户友好的UI: 认知的直观用户界面允许非技术用户轻松与系统交互,使用开发的模块上传文档和进行问答。

3. 完全API驱动: 认知的API驱动架构促进了与其他系统的无缝集成,使各种应用程序都能利用其功能。

4. 定制和适应性: 认知在定制和适应性之间取得平衡,允许用户根据自己的特定需求定制系统,同时保持用户友好性和可扩展性,以适应RAG和AI的进步。

5. 可扩展和生产就绪: 认知被设计为一个开源、模块化和生产就绪的框架,确保使用它构建的应用程序能够处理快速增长和多样化的用例。

认知是一个开源、模块化和生产就绪的RAG(检索增强生成)框架,旨在简化AI驱动应用程序的开发和部署。它的架构旨在在定制、适应性和用户友好性之间取得平衡,同时也优先考虑可扩展性,以适应RAG和相关AI技术的快速发展。

认知架构建立在七个关键组件之上,每个组件都可根据不同需求进行定制和控制:

1. 数据加载器: 负责从各种来源(如本地目录、网络URL和GitHub存储库)检索和加载数据。

2. 解析器: 通过将不同的文件类型标准化为通用格式,简化数据处理,并将数据划分为统一的块,以便大型语言模型高效处理。

3. 嵌入器: 将数据和问题转换为嵌入,实现高效的比较和识别给定查询最相关的数据块。

4. 排序器: 通过重排序过程将最佳结果排在最前,选择提供最简洁上下文和更短查询提示的顶部文档。

5. 向量数据库: 基于向量存储和检索数据,支持图像识别、语言理解和推荐等任务。

6. 元数据存储: 包含定义项目或RAG应用程序的配置,包括集合名称、关联的向量数据库、数据源和解析配置。

7. 查询控制器: 将所有组件组合成一个功能性的、生产就绪的基于RAG的应用程序。

这种模块化架构允许高度的定制和适应性,使开发人员能够根据自己的特定需求定制框架,并通过其API驱动的方法与其他系统集成。通过解决构建生产就绪RAG应用程序的关键挑战,认知旨在简化开发过程,并促进AI驱动解决方案的部署。

认知提供了一个用户友好的游乐场,让您探索其功能。让我们深入了解认知游乐场的关键功能:

1. 数据源: 游乐场使您能够轻松添加数据源,无论是网络URL、GitHub存储库还是您自己的本地文件。这允许您将内容注入到认知驱动的应用程序中。

2. 集合管理: 您可以创建新的集合并将其与您添加的数据源关联。这个集合系统有助于组织您的内容,并使聊天机器人功能更加可访问。

3. 模型配置: 游乐场提供了灵活的检索模型和提示模板配置,供聊天机器人使用。您可以从Mistral或Llama 2等各种预训练模型中进行选择,以定制聊天机器人的行为。

4. 文档问答: 认知游乐场的核心是文档问答功能。这允许您与聊天机器人互动,提出问题并根据提供的内容获得答复。聊天机器人利用底层的认知架构来检索最相关的信息。

5. 实时交互: 当您与聊天机器人互动时,您可以观察实时结果,并了解认知如何处理查询并提供响应。这种交互式体验有助于您理解该框架的功能。

通过探索认知游乐场,您可以亲身体验这个开源框架如何简化基于大型语言模型和向量数据库的生产就绪、模块化应用程序的开发。

认知是一个强大的开源框架,简化了基于大型语言模型(LLM)和其他AI技术构建的生产就绪应用程序的开发和部署。它解决了开发人员面临的关键挑战,如数据处理、模型托管和可扩展部署,提供了一个模块化和可扩展的架构。

该框架的主要特点包括:

1. 模块化设计: 认知由几个可定制的组件组成,包括数据加载器、解析器、嵌入器、排序器、向量数据库、元数据存储和查询控制器。这使开发人员能够轻松集成和试验不同的AI组件。

2. 简化的数据处理: 认知通过处理各种文件类型并将数据划分为统一的块来标准化数据处理,确保大型语言模型的高效处理并增强上下文相关性。

3. 可扩展部署: 认知通过将LLM和其他组件的托管分离,简化了AI驱动应用程序的部署,实现了易于扩展和与生产环境集成。

4. 直观的UI: 认知提供了一个用户友好的界面,使非技术用户能够与系统交互,允许他们上传文档、配置模型并观察实时结果。

5. API驱动架构: 认知的API驱动设计使其与其他系统无缝集成,允许开发人员构建利用LLM和其他AI技术的复杂、生产就绪的应用程序。

总的来说,认知是一个有价值的工具,供开发人员构建和部署强大、模块化和可扩展的AI驱动应用程序。它的开源性质和灵活的架构使其成为各种用例的有前景的解决方案。