Cognita

Marco de trabajo de código abierto para construir aplicaciones modulares de producción.

Producto ComúnProgramaciónMachine LearningProcesamiento del Lenguaje Natural

Cognita es un marco de trabajo de código abierto para organizar bibliotecas de código RAG (Generación Aumentada por Recuperación) y proporcionar una interfaz frontal para experimentar con diferentes personalizaciones de RAG. Ofrece una manera sencilla de organizar las bibliotecas de código, facilitando las pruebas locales y permitiendo el despliegue en entornos de producción. Cognita utiliza Langchain/Llamaindex como tecnología subyacente y proporciona una estructura organizativa que hace que cada componente RAG sea modular, impulsado por API y fácil de ampliar.

Admite múltiples buscadores de documentos
utilizando técnicas como búsqueda de similitud
descomposición de consultas y reordenación de documentos.
Admite el uso de incrustaciones y reordenaciones de código abierto SOTA de Hybrid Bread AI.
Admite el uso de LLM de Ollama.
Admite indexación incremental
permitiendo la ingesta masiva de documentos completos y reduciendo la carga computacional.
Permite a los usuarios no técnicos cargar documentos a través de la interfaz de usuario y usar los módulos construidos por el equipo de desarrollo para realizar preguntas y respuestas.
Totalmente impulsado por API
permitiendo la integración con otros sistemas.

Desarrolladores: Pueden utilizar Cognita para construir e implementar rápidamente sistemas RAG modulares.
Científicos de datos: A través del diseño impulsado por API
pueden integrar y probar fácilmente diferentes modelos de aprendizaje automático.
Usuarios empresariales: Pueden implementar y utilizar sistemas RAG de forma fiable en entornos de producción
al tiempo que mejoran la interactividad de los usuarios no técnicos a través de la interfaz de usuario.

Implementar un sistema de preguntas y respuestas utilizando Cognita para proporcionar soporte al cliente.
Integrarlo en la búsqueda interna de la empresa para mejorar la capacidad de recuperación de información.
Utilizarlo como herramienta educativa para ayudar a los estudiantes a aprender conceptos complejos a través de una interfaz interactiva.

Paso 1: Instale Python y configure un entorno virtual.
Paso 2: En la raíz del proyecto
ejecute el comando para instalar los paquetes necesarios.
Paso 3: Cree y configure el archivo .env.
Paso 4: Ejecute el comando de indexación de datos para preparar los datos.

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Total de visitas mensuales

292

Tasa de rebote

80.52%

Páginas promedio por visita

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Cognita Alternativas

Cognita — Marco de trabajo de código abierto para construir aplicaciones modulares de producción.

l1m — Una API proxy para extraer datos estructurados de texto e imágenes, implementada con LLMs.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

Migician — Migician es un modelo de lenguaje multimodal de gran tamaño centrado en la localización de múltiples imágenes, capaz de realizar una localización precisa de múltiples imágenes de forma libre.

IndexTTS — Sistema de texto a voz (TTS) de muestra cero, eficiente y controlable de grado industrial

bRAG-langchain — Un proyecto de código abierto para construir aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Moonlight — Moonlight es un modelo de experto mixto (MoE) de 16B parámetros, entrenado con el optimizador Muon, que ofrece un rendimiento excepcional.

Kie.ai — Kie.ai integra las API DeepSeek R1 y V3, ofreciendo soluciones de IA seguras y escalables.

RAG-FiT — RAG-FiT es una biblioteca diseñada para mejorar la capacidad de los LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) de utilizar información externa mediante el ajuste fino del modelo con un conjunto de datos RAG (Recuperación Aumentada de Generación) especialmente creado.

s1-32B — s1 es un modelo de inferencia ajustado con Qwen2.5-32B-Instruct, entrenado con solo 1000 ejemplos.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

Open R1 — Este es un proyecto de reproducción de un modelo DeepSeek-R1 completamente abierto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a reproducir y construir modelos basados en R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

SpeechGPT 2.0-versión preliminar — Primer sistema de interacción en tiempo real a nivel humano orientado a la inteligencia contextual, que admite la interacción de voz con múltiples emociones y estilos.

Baichuan-M1-14B — Modelo de lenguaje extenso de código abierto desarrollado por Baichuan Intelligence, optimizado específicamente para escenarios médicos. Posee una capacidad general excepcional y un rendimiento superior en el ámbito médico.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

GitDiagram — Convierte cualquier repositorio de GitHub en un diagrama interactivo para la visualización de proyectos.

YuLan-Mini — Un modelo de lenguaje ligero y de alta eficiencia con 240 millones de parámetros.

DeepSeek-V3 — Un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671B parámetros.

Q-RWKV-6 32B Instruct Vista previa — Variante de modelo RWKV más potente, superando varios benchmarks en inglés.

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de generación de texto en inglés de alto rendimiento

OLMo 2 7B — Modelo de lenguaje grande de 7B parámetros, que mejora las capacidades de procesamiento del lenguaje natural.

Ai2 OpenScholar — Modelo de lenguaje mejorado con búsqueda para la recuperación integral de literatura científica

Llama-3.1-Tulu-3-8B-RM — Modelo de seguimiento de instrucciones avanzado que ofrece una guía completa sobre técnicas de post-entrenamiento.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFT — Modelo líder en la familia de modelos que siguen instrucciones, ofreciendo datos, código y guías de código abierto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avanzado de generación de texto, compatible con diversas tareas

playwright-ai — Herramienta de IA para pruebas Playwright que utiliza la API de Anthropic.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo avanzado de seguimiento de instrucciones, con datos y código de fuente abierta.