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Memory Layers是什么？一文让你看懂Memory Layers的技术原理、主要功能、应用场景
Cognita是什么？一文让你看懂Cognita的技术原理、主要功能、应用场景
来源：卓商AI
发布时间：2025-04-05
Cognita概述简介
Cognita是开源的模块化RAG（Retrieval Augmented Generation）框架，能帮助开发者构建模块化、易于扩展和部署的生产级应用程序。Cognita用Langchain/LlamaIndex作为底层技术，提供代码组织结构，让每个组件都能通过API驱动，易于管理和扩展。Cognita支持本地部署，提供生产就绪环境及无代码UI支持，默认支持增量索引功能。基于Cognita，用户能轻松地测试和部署RAG系统，支持非技术用户用UI与系统交互。
Cognita的功能特色
模块化和API驱动的架构：Cognita的每个组件都是模块化的，能用API进行交互，便于集成和扩展。
本地和生产环境支持：支持在本地环境快速设置和测试，提供生产级别的部署选项。
无代码UI：提供一个用户界面，支持非技术用户上传文档和执行问答，无需编写代码。
增量索引：支持增量索引，有效地处理文档更新，减少计算负担。
多文档检索器支持：支持多种文档检索技术，如相似性搜索、查询分解和文档重排。
Cognita的技术原理
数据索引：基于索引作业，定期扫描数据源中的文件，将他们解析成小块，用嵌入模型生成嵌入向量，存储在向量数据库中。
查询服务：用API服务器（如FastAPI）处理查询，生成答案。涉及用AI网关处理用户查询，与向量数据库交互检索相关信息，最终用LLM生成答案。
LLM/嵌入模型部署：将LLM和嵌入模型作为单独的服务部署，基于API进行调用。
向量数据库部署：支持在生产环境中部署向量数据库，支持大规模和可靠的数据存储和检索。
RAG组件：将RAG系统分解为多个组件，包括数据源、元数据存储、LLM网关、向量数据库、索引作业和API服务器，每个组件都能用UI或API进行配置和管理。
Cognita项目介绍
GitHub仓库：https://github.com/truefoundry/cognita
Cognita能做什么？
问答系统：构建企业级的问答系统，支持用户查询特定信息并从大量文档中获得准确的答案。
知识管理：帮助组织管理和检索内部知识库，包括政策文件、操作手册和FAQ等。
客户支持：在客户服务场景中，自动回答常见问题提高效率，减少响应时间。
内容推荐：基于用户查询和历史行为，推荐相关内容，如文章、视频或产品。
研究和分析：为开发人员提供工具，帮助用户从大量研究文献中快速找到相关信息。
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