阅读：摄入如文章或电子邮件等文档。
分析：通过将其分解为更小的部分并使用称为“嵌入”的数学结构来理解内容。这可以看作是为每条信息创建一个独特的指纹。
生成：当你提问时，生成器利用文档嵌入和强大的语言模型来找到相关信息并形成回答。
数据源：这些是您的文档存储的位置，如计算机硬盘、云存储或内部数据库。
元数据存储：它就像图书馆的目录，记录文档集合的信息。它会记住如集合名称、文档存储位置以及用于分析的选定嵌入模型等细节。
LLM 网关（可选）：它充当与各种大型语言模型（LLMs）和不同提供商的嵌入模型交互的中心枢纽。可以将其视为一个通用翻译器，使 Cognita 能够无缝地与不同的 AI 服务通信。
向量数据库：这个高性能数据库存储分析器生成的文档嵌入。它使 Cognita 能够根据用户查询高效地检索相关文档。想象一下，它是一个超级搜索引擎，可以根据意义和上下文查找信息，而不仅仅是关键词。
索引作业：这个在后台运行，自动处理您的文档。它从数据源检索文档，对其进行分析，创建嵌入，并将它们存储在向量数据库中。
API 服务器：这是系统的大脑。它接收用户查询，与其它组件交互以找到相关信息，并使用 LLM 网关（如果适用）生成响应。
使用 Cognita 比想象中简单。以下是简化的工作流程：
整理文档：将要让 Cognita 分析的文档组织成集合（例如，研究论文，客户邮件）。
建立索引：Cognita 会自动处理。它会分析你的文档，创建嵌入向量，并将它们存储在向量数据库中。这可能需要一些时间，具体取决于你的文档集合大小。
提出问题：索引完成后，你可以通过用户界面或 API 与 Cognita 交互。只需提出你的问题，Cognita 就会搜索你的文档，检索最相关的信息，并给出有深度的回复。
揭示隐藏的洞察力：Cognita超越了简单的关键词搜索。它帮助您在文档中发现更深层次的联系，揭示可能错过的模式和洞察。
轻松的知识管理：有效地组织您的文档，无需花费数小时翻阅无尽的文件即可快速获取信息。
增强您的应用程序：将Cognita集成到您现有的应用程序中，以创建智能功能，如聊天机器人、常见问题解答部分，甚至是研究助手。
Cognita 的真正优势在于其灵活性。您可以自定义系统中的多个方面，例如：
文档解析器：选择Cognita如何解析不同文档格式（如PDF、电子邮件）。
嵌入模型：根据您处理的文档类型，选择最适合的模型。
检索方法：定义Cognita如何根据您的查询检索相关文档。
Cognita 团队正在不断开发令人兴奋的新功能，包括：
支持更多数据库：为了实现最佳性能，将Cognita与更广泛的向量数据库选项集成。
高级检索技术：实现更复杂的方法，以在您的文档中找到最相关的信息。
对话式界面：开发能够进行自然对话的聊天机器人，理解查询的上下文。
Cognita 功能的核心在于嵌入的概念。想象每个文档都是一个复杂的思想，嵌入就像是这些思想的简化表示，以数学形式捕捉其关键要点。这使得 Cognita 能够根据文档的含义和上下文进行比较，而不仅仅是关键词。
有不同类型的嵌入模型可供选择，每种都有其优缺点。Cognita 提供了灵活性，可以根据特定用例选择最合适的模型。常用的模型包括：
预训练模型：这些模型在大量的文本和代码数据集上进行训练，能够捕捉单词和概念之间的普遍关系。例如 Word2Vec 或 GloVe 模型。
上下文化模型：这些模型在生成嵌入时考虑周围上下文，从而产生更微妙的表示。例如 BERT 或 RoBERTa 模型。
Cognita 提供了一个模块化框架，使您能够自定义系统对用户查询的响应方式。这是通过使用查询控制器实现的。
可以将查询控制器视为幕后决策者：它们接收用户查询，对其进行分析，并确定如何从文档集合中检索最相关的信息。您可以在这些控制器中定义自定义逻辑，以根据您的特定需求定制响应。
例如，您可以创建一个控制器，当响应查询时，优先考虑特定作者或时间范围内的文档。
Cognita 让您能够以多种方式部署您的 RAG 系统：
本地部署：在您自己的机器上直接运行 Cognita，适用于私有使用场景。
云端部署：利用TrueFoundry的云平台轻松部署和管理您的 Cognita 实例。这对于需要可扩展性和协作的场景尤为理想。
总之，Cognita对于处理大量文档的人来说是一个宝贵的工具。它能够揭示隐藏的洞察，优化知识管理，并赋能智能应用，对研究人员、企业和个人都极具吸引力。凭借其开源特性和对定制化的重视，Cognita使用户能够构建满足特定需求的RAG系统。随着项目不断发展，我们可以期待更多令人兴奋的进步，这将进一步变革我们与文档交互和提取知识的方式……太棒了！
| 欢迎光临 链载Ai (https://www.lianzai.com/) | Powered by Discuz! X3.5 |