Cognita

Cognita是一个开源框架，用于组织和部署基于检索增强生成（RAG）技术的应用程序。它解决了从简单的Jupyter笔记本原型实验过渡到生产环境时的关键问题，使代码库具有模块化、易扩展和可伸缩性。Cognita在本地环境中易于使用，同时提供了生产就绪环境的支持以及无代码UI功能。此外，Cognita默认支持增量索引，这意味着它能有效地处理文档的批量摄取，减少了计算负担，并避免了已索引文档的重复索引工作。

何时使用Cognita？

当你从在Jupyter笔记本上进行原型设计和实验，希望将你的RAG系统转移到生产环境时，Cognita提供了一个理想的解决方案。具体来说，在以下情况下，你可能会想要使用Cognita：

1. 代码模块化与可扩展性： 当你需要将代码组织得更结构化，以方便后期的维护和扩展。

2. 生产环境部署： 如果你需要一个固化的方案来部署你的模型，包括自动化的数据索引、API服务器和模型部署。

3. 处理大量文档： Cognita支持对大量文档进行增量索引，这在处理具有大量数据需求的应用时非常有用。

4. 快速实验与UI支持： 当非技术用户需要借助UI快速试验和验证不同的RAG配置，看到实时结果时。

5. 与其他系统集成： 如果你的应用需要与其他系统集成，Cognita提供完全的API驱动，方便与其他系统、工具或服务进行集成。

Cognita的优势和特点：

• 代码组织结构化： 它提供了一个清晰的方法组织你的RAG代码库，便于在本地测试和生产环境部署。

• 用户友好的UI： Cognita附带的UI使非技术用户能够通过构建的模块上传文档并进行问答（QnA）。

• 支持多种文档检索方式： 支持使用Similarity Search、Query Decompotision、Document Reranking等多种文档检索方式。

• 支持开源嵌入和重排序模型： 支持来自mixedbread-ai的最新开源嵌入和重排序模型。

• 易于自定义和扩展： 框架让在dataloaders、parsers、embedders和retrievers之间切换变得非常容易，同时也提供了丰富的接口用于添加自定义的实现。

当你需要将基于RAG的应用从原型实验阶段过渡到模块化、可伸缩的生产环境时，使用Cognita将是一个理想选择。无论是需求轻量级的本地部署还是需求复杂的生产环境支持，Cognita都能提供必要的功能和灵活性。