Давай соберем динамическую память для AI-агентов на графах знаний и RAG всего в 6 строк кода, шаг за шагом (100% локально).

Когда ты шлёшь в агента большие объёмы данных, это часто приводит к раздутию контекста и галлюцинациям.

Чтобы агенты были надежными, нужен способ связать данные между собой и зафиксировать базовые «ground truth», которые повышают точность в многошаговых диалогах.

Именно это и делает Cognee.

Он помогает строить динамическую память для AI-агентов, заменяя RAG на масштабируемые модульные ECL-пайплайны (Extract, Cognify, Load).

Давай пройдемся по настройке по шагам:

Шаг 1: Data ingestion

В этом примере мы просто прокинем строку текста в Cognee и превратим её в память для ИИ.

Но ты не ограничен только текстом: можно кормить документы, файлы или любые другие источники данных, чтобы собрать knowledge graph.

Дальше можно дергать search() и ходить в него с обычными текстовыми запросами.

Шаг 2: Memify

Теперь добавляем функции памяти. Они работают поверх семантического слоя (knowledge graph), связывают точки и улучшают поиск.

Memify полностью кастомизируется и может использовать любые преобразования, которые ты напишешь.

Шаг 3: Наконец, добавляем Feedback Loops

Cognee поддерживает непрерывное улучшение за счёт механизма обратной связи: он фиксирует, насколько полезны и релевантны результаты поиска по реальным сообщениям пользователей.

Со временем получается обучающаяся система, которая адаптируется под твои задачи и предпочтения.

Cognee сделан под память агентов. Он превращает документы, чаты и файлы в knowledge graph, по которому любая LLM может рассуждать.

Можно запускать локально, в том числе через интерактивные ноутбуки.

Он на 100% опенсорс. 😱

👉 @PythonPortal