Cognee - منصة ذاكرة وكيل AI

Cognee - منصة ذاكرة وكيل AI

Cognee هي منصة ذاكرة AI مفتوحة المصدر تعطي الوكلاء ذاكرة طويلة الأجل دائمة عبر جلسات عمل باستخدام رسم بياني للمعرفة يتم استضافته ذاتيًا. فكرتها المحددة هي خط أنابيب ECL — استخراج وتقنية وتحميل — الذي يستقبل المستندات والمحادثات والبيانات من العديد من المصادر ويهيكلها إلى رسم بياني للكيانات والعلاقات (خطوة “التقنية”) ويحملها في الرسم البياني ومخازن المتجهات لاسترجاع. هذا يجعل الذاكرة طبقة نشطة قابلة للاستعلام بدلاً من تفريغ متجهات مسطح.

التثبيت

الطريقة	الأمر
pip	pip install cognee
uv	uv add cognee
مع الإضافات	pip install "cognee[postgres,neo4j]"
تعيين مفتاح LLM	export LLM_API_KEY="sk-..."
التحقق	python -c "import cognee; print('ok')"

خط أنابيب ECL

المرحلة	ما يفعله
الاستخراج	استقبال البيانات الخام من أكثر من 30 نوع مصدر
التقنية	بناء رسم بياني للمعرفة (كيانات وعلاقات)
التحميل	التخزين في قواعد بيانات الرسم البياني والمتجهات للاسترجاع
الاستعلام	الاستعلام عن الذاكرة (رسم بياني أو متجه أو هجين)

الاستخدام الأساسي

import cognee
import asyncio

async def main():
    # 1) إضافة البيانات إلى الذاكرة
    await cognee.add("Nick يفضل الإجابات موجزة وسباقة.")
    await cognee.add(open("notes.md").read())

    # 2) بناء رسم بياني المعرفة
    await cognee.cognify()

    # 3) الاستعلام عن الذاكرة
    results = await cognee.search("What are Nick''s preferences?")
    print(results)

asyncio.run(main())

الاستدعاء	الوصف
cognee.add(data)	استقبال النص أو الملفات أو البيانات المهيكلة
cognee.cognify()	معالجة البيانات المستقبلة في الرسم البياني
cognee.search(query, ...)	الاسترجاع من الذاكرة
cognee.prune()	إعادة تعيين/حذف مخازن الذاكرة

أنواع البحث

النوع	العوائد
SearchType.GRAPH_COMPLETION	الإجابة المتجذرة في رسم البياني للمعرفة
SearchType.RAG_COMPLETION	إجابة RAG المتجهة الكلاسيكية
SearchType.INSIGHTS	العلاقات والرؤى بين الكيانات
SearchType.CHUNKS	أجزاء المطابقة الخام
SearchType.SUMMARIES	النتائج المختصرة

from cognee import SearchType
res = await cognee.search("connections between X and Y",
                          query_type=SearchType.INSIGHTS)

مصادر البيانات

الفئة	الأمثلة
المستندات	PDF و DOCX و Markdown والنص
مهيكلة	CSV و JSON وقواعس البيانات
المحادثات	سجل الدردشة/الرسائل
الرمز	ملفات المصدر/المستودعات

الواجهات الخلفية للتخزين

الطبقة	الخيارات
مخزن الرسم البياني	NetworkX (الافتراضي) و Neo4j و Kuzu
متجه التخزين	LanceDB (الافتراضي) و Qdrant و pgvector و Weaviate
العلائقية	SQLite (الافتراضي) و PostgreSQL
الإعدادات	تعيين عبر متغيرات البيئة / الإعدادات

مجموعات البيانات والعديد من الاستئجار

الميزة	الاستخدام
مجموعات البيانات	ذاكرة الفضاء الاسمي لكل مستخدم/مشروع
cognee.add(data, dataset_name="user-123")	نطاق الاستقبال
الأذونات	تحكم الوصول إلى أقسام الذاكرة

سير العمل الشائع

# إعطاء وكيل ذاكرة دائمة للمستخدم عبر الجلسات
await cognee.add(conversation_history, dataset_name="user-42")
await cognee.cognify()
context = await cognee.search("summarize what we know about user-42")
# حقن `context` في موجه الوكيل

# بناء رسم بياني على مجموعة مستندات للأسئلة المترابطة
for f in docs: await cognee.add(open(f).read())
await cognee.cognify()
await cognee.search("how do these documents relate?",
                    query_type=SearchType.INSIGHTS)

Cognee مقابل أطر عمل الذاكرة الأخرى

الجانب	Cognee	Mem0	Graphiti
النموذج	رسم بياني أصلي (ECL)	متعدد الطبقات متجه/رسم بياني/KV	رسم بياني المعرفة الزمني
القوة	منطق الرسم البياني المحلي أولاً	تخصيص المحادثة	الحقائق التي تتغير بمرور الوقت
الاستضافة الذاتية	نعم	نعم	نعم
الأفضل لـ	ذاكرة الرسم البياني الحساسة للخصوصية	التخصيص	المنطق الزمني

موارد

• مستودع GitHub
• الوثائق الرسمية
• دليل أطر عمل الذاكرة