Cognita：构建模块化RAG应用的开源框架，快速测试多样RAG策略

综合介绍

Cognita 是由 TrueFoundry 开发的一个开源框架，旨在简化基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的应用开发。该框架提供了一个结构化的、模块化的解决方案，可以轻松将 RAG 技术从原型阶段推向生产环境。Cognita 支持多种数据来源、解析器和嵌入模型，并提供了一个易用的用户界面，让非技术用户也能进行 RAG 配置的实验。它可以与现有的系统无缝集成，支持增量索引和多种向量数据库，帮助开发者在 AI 应用开发中实现快速迭代和部署。

基于Langchain/LlamaIndex模块化引用不同RAG策略，并提供友好的用户界面快速测试，并发布生产级应用。

功能列表

• 模块化设计：将 RAG 应用拆分为独立的模块，如数据加载器、解析器、嵌入器和检索器，提高代码的可复用性和维护性。
• 直观的用户界面：提供了一个可视化操作界面，让用户可以轻松上传文档并进行问答操作。
• API 驱动：支持全 API 驱动方式，便于和其他系统集成。
• 增量索引：只重新索引变更的文档，节省计算资源。
• 多数据源支持：从本地目录、S3、数据库等多种数据源加载数据。
• 多模型支持：包括 OpenAI、Cohere 等多种嵌入模型和语言模型支持。
• 向量数据库集成：与 Qdrant、SingleStore 等向量数据库无缝集成。

使用帮助

安装流程

由于 Cognita 是开源的 Python 项目，安装过程主要涉及以下几个步骤：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/truefoundry/cognita.git
   cd cognita
   

2. 设置虚拟环境（推荐做法）：

   python -m venv .cognita_env
   source .cognita_env/bin/activate  # Unix
   .cognita_env\Scripts\activate  # Windows
   

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 配置环境变量：
   • 复制 .env.example 到 .env 文件，并根据你的需求进行配置，如 API 密钥、数据库连接等。

使用指南

数据加载：

• 选择数据源：Cognita 支持从本地文件、S3 存储桶、数据库或 TrueFoundry 工件中加载数据。选择适合你的数据源类型。
• 上传或配置数据：如果你选择本地文件，直接上传文件。如果是其他数据源，配置好访问权限和路径。

数据解析：

• 选择解析器：根据文档类型（如 PDF、Markdown、文本文件），选择相应的解析器。Cognita 默认支持多种文件格式解析。
• 执行解析：点击解析按钮，系统会将文档转换为统一的格式。

数据嵌入：

• 选择嵌入模型：根据需求选择嵌入模型（如 OpenAI 的模型或其他开源模型）。
• 生成嵌入：执行嵌入操作，将文本转换为向量表示以便后续检索。

查询与检索：

• 输入查询：在用户界面或通过 API 输入你的查询。
• 检索相关信息：系统会根据你的查询在数据库中检索最相关的文档片段。
• 生成回答：使用选择的语言模型根据检索的片段生成回答。

增量索引：

• 监控数据变更：Cognita 提供功能只对新增或更新的文档进行索引，提高效率和节省计算资源。

用户界面操作：

• 管理集合：在 UI 中可以创建、删除或编辑文档集合。
• 问答操作：用户可以直接在界面上进行问答，体验 RAG 系统的效果。

特色功能操作

• 多语言支持：如果你的数据包含多种语言，你可以利用 Cognita 的多语言支持进行多语种问答。
• 动态模型切换：Cognita 允许你根据需求在不同的嵌入或语言模型之间切换，无需重新部署整个应用。

通过上述步骤和功能介绍，用户可以快速上手并利用 Cognita 构建和优化自己的 RAG 应用，提高 AI 驱动的信息检索和生成能力。