🚀 cognee 项目
cognee 是一款用于构建和管理 AI 内存的工具，能助力开发者高效处理自然语言处理和知识图谱相关任务。借助它，可轻松将文本信息转化为结构化知识图谱，还支持与多种大型语言模型（LLM）交互。
🚀 快速开始
你可以通过以下链接快速访问项目相关内容：
✨ 主要特性
- 多模态支持：不仅能处理文本，还支持图像、音频等多种数据类型。
- 知识图谱构建：自动提取实体和关系，构建结构化的知识网络。
- 可扩展插件系统：通过插件扩展功能，支持多种自定义处理逻辑。
- 分布式存储：支持大规模数据存储和高效查询。
📦 安装指南
使用 pip 即可安装 cognee：
pip install cognee
💻 使用示例
基础用法
环境配置
设置环境变量（推荐使用 .env 文件）：
import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
更多配置方式请参考 文档。
简单示例
以下是一个简单的 cognee 使用示例：
import cognee
import asyncio
async def main():
# 添加文本到 cognee
await cognee.add("自然语言处理 (NLP) 是计算机科学和信息检索的交叉学科领域。")
# 生成知识图谱
await cognee.cognify()
# 查询知识图谱
results = await cognee.search("告诉我关于 NLP 的知识")
# 显示结果
for result in results:
print(result)
if __name__ == '__main__':
asyncio.run(main())
示例输出
自然语言处理 (NLP) 是一个跨学科领域，涉及计算机科学和信息检索。它关注于机器如何理解和处理人类语言。
知识图谱可视化：在浏览器中打开 链接 查看完整效果。
更多高级用法请参考 文档。
📚 详细文档
演示案例
- 什么是 AI 内存：学习 cognee
- 简单 GraphRAG 演示：GraphRAG 示例
- cognee 与 Ollama 集成：本地模型示例
行为准则
请遵守 代码行为准则，共同营造一个友好的开源社区环境。
星历史
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