認知是一個開源框架,旨在簡化模塊化和生產就緒應用程序的開發。它利用LLaMA和Llama Index的力量提供了一個有組織和可擴展的代碼庫。

認知解決了構建生產級應用程序的關鍵挑戰:

1. 分塊和嵌入: 認知處理代碼的提取、部署和調度,用於分塊和嵌入任務,確保數據更新的效率。

2. 查詢服務: 認知將生成查詢答案的代碼包裝成一個可擴展的API服務器,如FastAPI,能夠同時處理多個查詢。

3. LLM和嵌入模型: 認知使得在生產環境中託管預訓練模型成為可能,可通過API調用訪問,而不是在Jupyter筆記本中加載它們。

4. 向量數據庫部署: 認知簡化了從在本地向量數據庫進行測試到在更可擴展和可靠的生產環境中部署的過程。

認知提供了一個用戶友好的UI,用於試驗不同的配置,管理數據源,並觀察實時結果。它可以獨立使用,也可以與Trufoundry組件集成,以促進更容易的測試和可擴展的系統部署。

認知的主要優勢包括:

1. 中央可重用存儲庫: 認知提供了一個共享存儲庫,用於解析器、加載器、嵌入器和檢索器,促進跨項目的可重用性。
2. 非技術用戶交互: 認知的直觀UI使非技術用戶能夠與系統交互,允許使用開發的模塊上傳文檔和進行問答。
3. API驅動集成: 認知的完全API驅動架構實現了與其他系統的無縫集成。

認知,開源的RAG框架,解決了構建生產就緒應用程序的幾個關鍵挑戰:

1. 分塊和嵌入任務: 認知提取和部署代碼用於分塊和嵌入任務,這些任務通常需要計劃或事件觸發的執行來更新數據。

2. 查詢服務: 認知將生成查詢答案的代碼包裝成一個API服務器(如FastAPI),能夠同時處理多個查詢並根據流量自動擴展。

3. LLM和嵌入模型: 認知使得在生產環境中單獨託管預訓練模型成為可能,可通過API調用訪問,而不是在Jupyter筆記本中加載它們。

4. 向量數據庫部署: 認知簡化了從在本地向量數據庫進行測試到在生產環境中以更可擴展和可靠的方式部署的過程。

通過解決這些關鍵挑戰,認知旨在簡化對RAG系統的定制和實驗,同時確保生產就緒應用程序的有效部署。

認知提供了幾個關鍵優勢:

1. 中央可重用存儲庫: 認知提供了一個中央存儲庫,用於可重用的組件,如解析器、加載器、嵌入器和檢索器,實現跨項目的輕鬆重用。

2. 非技術用戶友好的UI: 認知的直觀用戶界面允許非技術用戶輕鬆與系統交互,使用開發的模塊上傳文檔和進行問答。

3. 完全API驅動: 認知的API驅動架構促進了與其他系統的無縫集成,使各種應用程序都能利用其功能。

4. 定制和適應性: 認知在定制和適應性之間取得平衡,允許用戶根據自己的特定需求定制系統,同時保持用戶友好性和可擴展性,以適應RAG和AI的進步。

5. 可擴展和生產就緒: 認知被設計為一個開源、模塊化和生產就緒的框架,確保使用它構建的應用程序能夠處理快速增長和多樣化的用例。

認知是一個開源、模塊化和生產就緒的RAG(檢索增強生成)框架,旨在簡化AI驅動應用程序的開發和部署。它的架構旨在在定制、適應性和用戶友好性之間取得平衡,同時也優先考慮可擴展性,以適應RAG和相關AI技術的快速進步。

認知架構建立在七個關鍵組件之上,每個組件都可以根據不同的需求進行定制和控制:

1. 數據加載器: 負責從各種來源(如本地目錄、網址和GitHub存儲庫)檢索和加載數據。

2. 解析器: 通過將不同的文件類型標準化為通用格式,簡化數據處理,並將數據劃分為統一的塊,以便大型語言模型高效處理。

3. 嵌入器: 將數據和問題轉換為嵌入,實現對相關數據塊的高效比較和識別。

4. 排序器: 通過重排序過程將最佳結果排在最前,選擇提供最簡潔上下文和更短查詢提示的頂部文檔。

5. 向量數據庫: 基於向量存儲和檢索數據,支持圖像識別、語言理解和推薦等任務。

6. 元數據存儲: 包含定義項目或RAG應用程序的配置,包括集合名稱、相關向量數據庫、數據源和解析配置。

7. 查詢控制器: 將所有組件結合起來創建一個功能齊全的生產級RAG應用程序。

這種模塊化架構允許高度定制和適應性,使開發人員能夠根據自己的特定需求定制框架,並通過其API驅動的方法與其他系統集成。通過解決構建生產就緒RAG應用程序的關鍵挑戰,認知旨在簡化開發過程,並促進AI驅動解決方案的部署。

認知提供了一個用戶友好的遊樂場,讓您探索其功能。讓我們深入了解認知遊樂場的關鍵功能:

1. 數據源: 遊樂場使您能夠輕鬆添加數據源,無論是網址、GitHub存儲庫還是您自己的本地文件。這允許您將內容注入到認知驅動的應用程序中。

2. 集合管理: 您可以創建新的集合,並將其與您添加的數據源關聯。這個集合系統有助於組織您的內容,並使聊天機器人功能更加可訪問。

3. 模型配置: 遊樂場提供靈活的配置選項,您可以選擇不同的預訓練模型,如Mistral或Llama 2系列,來定制聊天機器人的行為。

4. 文檔問答: 認知遊樂場的核心功能是文檔問答。這允許您與聊天機器人互動,提出問題並根據提供的內容獲得答案。聊天機器人利用底層的認知架構來檢索最相關的信息。

5. 實時交互: 在與聊天機器人互動時,您可以觀察實時結果,了解認知如何處理查詢並提供響應。這種互動式體驗有助於您理解這個框架的功能。

通過探索認知遊樂場,您可以親身體驗這個開源框架如何簡化基於大型語言模型和向量數據庫的生產就緒、模塊化應用程序的開發。