一、项目简介

Cognee 是一个面向 AI 代理的轻量级记忆管理库，旨在用不到 5 行代码即可为您的代理构建动态记忆，实现比传统 RAG 更可扩展、更模块化的 ECL（Extract, Cognify, Load）管道。

通过将过去的对话、文档、图片和音频转录统一加载到知识图谱或向量数据库中，Cognee 能让您的智能体高效检索历史信息，从而提升对话连贯性与决策质量

二、核心特性

  • 多源数据接入：支持从对话记录、文档、图片、音频等 30+ 数据源提取信息
  • 替代 RAG：自动构建知识图谱并以图数据库或向量数据库存储，免去手动拼接检索流程
  • 简洁 API：仅需 cognee.add()、cognee.cognify()、cognee.search() 三行异步调用即可完成记忆加载与查询
  • 灵活可扩展：基于 Pydantic 定义的管道步骤，用户可自定义抽取（Extract）、认知（Cognify）、加载（Load）流程
  • 可视化界面：配备独立的 Cognee UI，支持本地运行或 SaaS 平台使用，便于交互式探索与调试

三、快速开始

3.1. 安装

pip install cognee

Cognee 支持 Python 3.8–3.12，并可通过 Poetry 或 UV 安装所有可选依赖：

uv sync --all-extras
``` :contentReference[oaicite:2]{index=2}

3.2. 环境配置

设置您的 LLM 服务密钥：

import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
``` :contentReference[oaicite:3]{index=3}

3.3. 示例代码

import cognee, asyncio

async def main():
    # 添加文本到记忆库
    await cognee.add("自然语言处理（NLP）是一门跨学科领域，研究计算机与人类语言的相互作用。")
    # 构建知识图谱
    await cognee.cognify()
    # 查询知识图谱
    results = await cognee.search("什么是 NLP？")
    for r in results:
        print(r)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
``` :contentReference[oaicite:4]{index=4}

四、可视化界面 & 架构

  • Cognee UI：通过 Web 界面快速上传文件、执行认知管道并交互式查询，无需编写代码
  • 架构图：采用 ECL 流程，将“抽取”“认知”“加载”步骤模块化，易于定制与水平扩展

五、生态与文档

  • 在线文档：详见 docs.cognee.ai
  • 示例 Notebooks：提供 Google Colab、Deepnote 示例，助您快速上手
  • 社区资源：官方 Demo（YouTube）、Discord、Reddit r/AIMemory 等

六、许可证与贡献

  • 许可证：Apache‑2.0

标签：AI, infra

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