Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
需求人群：
["开发者：可以利用 Cognita 快速搭建和部署模块化的 RAG 系统。","数据科学家：通过 API 驱动的设计，能够轻松地集成和测试不同的机器学习模型。","企业用户：能够在生产环境中可靠地部署和使用 RAG 系统，同时通过 UI 提高非技术用户的互动性。"]
使用场景示例：
使用 Cognita 部署一个问答系统，以提供客户支持。
集成到企业内部搜索，增强信息检索能力。
作为教育工具，帮助学生通过交互式界面学习复杂概念。
产品特色：
支持多种文档检索器，使用相似性搜索、查询分解、文档重排等技术。
支持使用混合面包 AI 的 SOTA 开源嵌入和重排。
支持使用 Ollama 的 LLM。
支持增量索引，批量摄取整个文档，减少计算负担。
允许非技术用户通过 UI 上传文档并使用开发团队构建的模块进行问答。
完全 API 驱动，允许与其他系统集成。
如果与 Truefoundry AI Gateway 一起使用，可以为用户查询提供日志、指标和反馈机制。
使用教程：
步骤1：安装 Python 并设置虚拟环境。
步骤2：在项目根目录执行命令安装必要的包。
步骤3：创建并设置 .env 文件。
步骤4：执行数据索引命令来准备数据。
步骤5：运行查询命令来测试系统。
步骤6：使用 FastAPI 服务器进行 API 测试。
步骤7：通过前端 UI 进行交互式查询。
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