Cognita - 本番環境向けのオープンソースでモジュール式のRAGフレームワーク。 - AiBoss

Cognitaとは何ですか？

Cognitaは、開発者がモジュール式で拡張性が高く、デプロイしやすい本番環境対応アプリケーションを構築できるよう支援する、オープンソースのモジュール型RAG（Retrieval Augmented Generation）フレームワークです。Cognitaは基盤技術としてLangchain/LlamaIndexを採用しており、各コンポーネントをAPIで駆動できるコード構成構造を提供することで、管理と拡張を容易にしています。Cognitaはローカル環境へのデプロイ、本番環境対応環境、ノーコードUIサポートを提供し、デフォルトで増分インデックス作成をサポートしています。Cognitaをベースとしているため、ユーザーはRAGシステムを簡単にテストおよびデプロイでき、技術的な知識のないユーザーでもUIを通じてシステムを操作できます。

Cognitaの主な機能

モジュール型でAPI駆動型のアーキテクチャCognitaの各コンポーネントはモジュール式になっており、APIを介して相互に連携できるため、統合や拡張が容易です。
ローカルおよび生産環境のサポートローカル環境での迅速なセットアップとテストをサポートし、本番環境への展開オプションも提供します。
ノーコードUI技術的な知識のないユーザーでも、コードを書かずにドキュメントをアップロードしたり、質問に回答したりできるユーザーインターフェースを提供します。
増分指数増分インデックス作成をサポートし、ドキュメントの更新を効率的に処理し、計算負荷を軽減します。
複数文書検索機能のサポート類似性検索、クエリ分解、文書並べ替えなど、さまざまな文書検索技術をサポートしています。

Cognita の技術原則

データインデックスインデックス作成ジョブに基づいて、データソース内のファイルが定期的にスキャンされ、小さなチャンクに解析され、埋め込みモデルを使用して埋め込みベクトルが生成され、ベクトルデータベースに保存されます。
クエリサービスこれには、APIサーバー（FastAPIなど）を使用してクエリを処理し、回答を生成するプロセスが含まれます。また、AIゲートウェイを使用してユーザーのクエリを処理し、ベクトルデータベースと連携して関連情報を取得し、最後にLLM（ローカル管理モデル）を使用して回答を生成するプロセスも含まれます。
LLM/組み込みモデル展開LLMと組み込みモデルを別々のサービスとしてデプロイし、APIに基づいて呼び出しを行います。
Vectorデータベースの展開これは、本番環境におけるベクトルデータベースの展開をサポートし、大規模かつ信頼性の高いデータ保存と検索を可能にします。
RAGコンポーネントRAGシステムは、データソース、メタデータストレージ、LLMゲートウェイ、ベクターデータベース、インデックス作成ジョブ、APIサーバーなど、複数のコンポーネントで構成されています。各コンポーネントは、UIまたはAPIを使用して設定および管理できます。

Cognitaのプロジェクトアドレス

GitHubリポジトリ：https://github.com/truefoundry/cognita

Cognitaの応用シナリオ

質疑応答システムユーザーが特定の情報を照会し、多数の文書から正確な回答を得ることができる、企業レベルの質疑応答システムを構築する。
知識管理これは、組織がポリシー文書、操作マニュアル、FAQなどの内部知識ベースを管理および検索するのに役立ちます。
カスタマーサポート顧客サービスにおいては、よくある質問に自動的に回答することで、効率が向上し、応答時間が短縮されます。
コンテンツのおすすめユーザーの検索クエリと過去の行動履歴に基づいて、記事、動画、商品などの関連コンテンツを推奨します。
調査と分析これは、研究者が膨大な研究文献の中から関連情報を迅速に見つけ出すためのツールを提供する。