Cognita

Framework de código aberto para construir aplicativos de produção modulares.

Produto ComumProgramaçãoAprendizado de MáquinaProcessamento de Linguagem Natural

Cognita é um framework de código aberto para organizar bibliotecas de código RAG (Retrieval Augmented Generation) e fornecer uma interface de usuário para experimentar diferentes personalizações de RAG. Ele oferece uma maneira simples de organizar bibliotecas de código, facilitando os testes locais e permitindo a implantação em ambientes de produção. Cognita usa Langchain/Llamaindex como tecnologia subjacente e fornece uma estrutura organizacional que torna cada componente RAG modular, orientado a API e fácil de expandir.

Suporta vários mecanismos de recuperação de documentos
usando técnicas como busca por similaridade
decomposição de consultas e rearranjo de documentos.
Suporta o uso de embeddings e rearranjos de código aberto SOTA da MixedBag AI.
Suporta o uso de LLMs do Ollama.
Suporta indexação incremental
ingerindo documentos inteiros em lote para reduzir a carga computacional.
Permite que usuários não técnicos carreguem documentos por meio da interface do usuário e usem os módulos construídos pela equipe de desenvolvimento para perguntas e respostas.
Totalmente orientado a API
permitindo integração com outros sistemas.

Desenvolvedores: podem usar o Cognita para construir e implantar rapidamente sistemas RAG modulares.
Cientistas de dados: por meio do design orientado a API
podem integrar e testar facilmente diferentes modelos de aprendizado de máquina.
Usuários corporativos: podem implantar e usar sistemas RAG de forma confiável em ambientes de produção
ao mesmo tempo em que melhoram a interação de usuários não técnicos por meio da interface do usuário.

Implantar um sistema de perguntas e respostas usando Cognita para fornecer suporte ao cliente.
Integrar à busca interna da empresa para melhorar a capacidade de recuperação de informações.
Utilizar como ferramenta educacional para ajudar os alunos a aprender conceitos complexos por meio de uma interface interativa.

Passo 1: Instale o Python e configure um ambiente virtual.
Passo 2: Execute o comando de instalação dos pacotes necessários no diretório raiz do projeto.
Passo 3: Crie e configure o arquivo .env.
Passo 4: Execute o comando de indexação de dados para preparar os dados.
Passo 5: Execute o comando de consulta para testar o sistema.

Abrir Site

Cognita Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

292

Taxa de Rejeição

80.52%

Média de Páginas por Visita

1.2

Duração Média da Visita

00:05:19

Cognita Tendência de Visitas

Cognita Distribuição Geográfica das Visitas

Best AI Websites & Tools

Cognita

Cognita Situação do Tráfego Mais Recente

Cognita Tendência de Visitas

Cognita Distribuição Geográfica das Visitas

Cognita Fontes de Tráfego

Cognita Alternativas

Cognita — Framework de código aberto para construir aplicativos de produção modulares.

Q-RWKV-6 32B Instruct Preview — Variante mais poderosa do modelo RWKV, superando vários benchmarks em inglês.

OLMo-2-1124-7B-SFT — Modelo de geração de texto em inglês de alto desempenho

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — Modelo avançado de geração de texto, que suporta diversas tarefas.

API xAI — API de modelos básicos da série Grok para desenvolvedores

Zamba2-7B — Modelo de linguagem pequeno e de alto desempenho

API do Modelo de Grandes Linguagens da Paiou Cloud Computing — Plataforma de construção rápida de aplicativos AIGC

1.5-Pints — Modelo de linguagem grande e compacto pré-treinado em 9 dias

llama3-s — Um modelo de linguagem aberto em treinamento, com capacidade de 'audição'.

WeST — Modelo de transcrição de voz baseado em LLM implementado em 300 linhas de código.

APIGen — Pipeline de geração automatizada de conjuntos de dados de alta qualidade para chamadas de funções

Free AI Hunter — Plataforma abrangente de APIs de IA gratuitas selecionadas em 2024

Snowflake Arctic — Modelo de IA empresarial eficiente e de baixo custo para criação de modelos personalizados de alta qualidade.

l1m — Uma API proxy usada para extrair dados estruturados de texto e imagens, implementada com base em LLMs.

olmOCR — O olmOCR é um pacote de ferramentas para linearizar PDFs para treinamento de conjuntos de dados de LLMs.

O Playbook de Ultraescala — Uma ferramenta focada no design e otimização de sistemas de ultraescala, oferecendo soluções eficientes.

Kie.ai — Integre as APIs DeepSeek R1 e V3 no Kie.ai, oferecendo soluções de IA seguras e escaláveis.

s1-32B — s1 é um modelo de inferência baseado no Qwen2.5-32B-Instruct, treinado com apenas 1000 amostras.

node-DeepResearch — Realiza buscas e leituras contínuas na web até encontrar a resposta (ou exceder o orçamento de tokens).

Finbar — Oferece dados financeiros globais básicos, integrando-se rapidamente a modelos e auxiliando analistas financeiros modernos em seu trabalho eficiente.

Imitar Antes de Detectar — Um método avançado para detectar textos revisados por máquinas, melhorando a precisão da detecção através da imitação do estilo de máquina.

vectrix-graphs — Uma biblioteca gráfica para embeddings de múltiplos modelos, suportando a visualização de diversos modelos e tipos de dados.

Sonus-1 — Sonus-1: Inaugurando uma nova era para modelos de linguagem de grande porte (LLMs)

Interface Texto-para-CAD — Cria arquivos CAD B-Rep e malhas a partir de prompts de linguagem natural

GitDiagram — Transforma qualquer repositório GitHub em um diagrama interativo para visualização de projetos.

InternVL2_5-8B-MPO — Modelo de linguagem grande multimodais, demonstrando desempenho geral excepcional.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de geração de texto com 70 bilhões de parâmetros

ModernBERT — O ModernBERT é um modelo de codificador de nova geração com desempenho excepcional.

Smolagents — Biblioteca leve para construir agentes inteligentes de alto desempenho.

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de geração de texto com 7 bilhões de parâmetros