AI インフラストラクチャを改善 - AI メモリエンジン

Cognee

3.5 | 262 | 0
しゅるい:
ウェブサイト
最終更新:
2025/10/29
説明:
Cognee は、信頼性の高いメモリを必要とする AI エージェント向けの AI メモリエンジンです。建設、教育、金融などの業界向けにモジュール式のメモリレイヤーを提供し、コンテキストエンジニアリングと正確な回答を可能にします。
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Cognee の概要

Cognee:信頼性の高いAIエージェントのためのAIメモリエンジン

Cogneeとは? Cogneeは、AIエージェントに信頼性の高いメモリを提供するために設計されたAIメモリエンジンであり、従来の検索拡張生成(RAG)手法よりも高度な代替手段を提供します。これは、建設から教育、金融に至るまでのさまざまな業界に適した、モジュール式メモリレイヤーによるコンテキストのエンジニアリングに焦点を当てています。

Cogneeはどのように機能しますか?

Cogneeは、PDF、ドキュメント、画像、スプレッドシート、SQLデータベース、オーディオファイルなどの非構造化データ形式と構造化データ形式を含む、さまざまなソースからデータを取り込むことによって動作します。30種類以上のデータ型をサポートしています。

プロセスの内訳は次のとおりです。

  1. データを取り込む: Cogneeは、非構造化ソースと構造化ソースの両方から30種類以上のデータ型をサポートしています。
  2. 埋め込み、構造化、保存: ユーザーは、17種類以上のオプションをサポートする、ベクトルデータベース、グラフデータベース、モデルなどの既存のスタックを使用できます。
  3. インタラクト: Cogneeは、Cognee Cloud、SDK、MCP、その他のネイティブ統合などのCogneeインターフェイスを通じて正確な回答を提供します。

主な機能と利点

  • モジュール式メモリレイヤー: Cogneeは、エージェントスコープのコンテキストに合わせて調整されたモジュール式メモリレイヤーを採用しています。
  • コンテキストエンジニアリング: オントロジーとカスタムルールを使用したコンテキストエンジニアリングを可能にします。
  • CodeGraphコンテキスト: コーディングコパイロット用に特別に設計されています。
  • 多様な統合: Cognee Cloud、SDK、MCPなどを介してネイティブ統合を提供します。
  • データ制御: Cogneeは独自のシステムにデプロイできるため、データを完全に制御できます。

ユースケース

Cogneeは、さまざまなB2BおよびB2Cシナリオに適用できます。

  • 政策立案: 散在する調査を、クリック可能な引用文献付きのエビデンスに基づいた回答に変え、PDFから構造化された洞察を提供します。
  • 教育: 近接性と学術的な類似性をマッピングすることにより、学生を学習ネットワークに接続し、プライバシーを保護しながら自然なグループを特定します。

Cogneeを選ぶ理由

  • 精度向上: グラフネイティブメモリを使用することにより、Cogneeは情報検索の精度を向上させます。
  • 柔軟性: Cogneeは、ベクトルデータベース、グラフデータベース、さまざまなモデルなどの既存のスタックと統合し、シームレスな統合を可能にします。
  • 制御とセキュリティ: Cogneeは独自のシステムにデプロイされ、完全なデータ制御と規制遵守を保証します。

価格オプション

Cogneeは、いくつかの価格帯を提供しています。

  • Cogneeオープンソース: 無料。Cogneeオープンソースを使用するライセンス付き。
  • オンプレミスサブスクリプション: 月額$3500。無料プランのすべてに加え、オンプレミスデプロイメントとハンズオンサポートが含まれます。
  • クラウドサブスクリプション: 月額$25(ベータ価格)。完全にホストされたクラウドプラットフォームと自動スケーリングが含まれます。

Cogneeコミュニティ

Cogneeには、経験を共有し、フィードバックを提供する貢献者とユーザーのアクティブなコミュニティがあります。チームはクエリに積極的に対応し、ガイダンスを提供し、ツールの革新的でオープンソースな性質を高く評価しています。

実際の証言

  • Knowunityのデータ責任者、Nemanja Bibic: 40,000人の学生でCogneeを使用して、ユーザーの近接性と関係を理解するためのソリューションを2日間でプロトタイプ化することに成功しました。
  • LuccidのCEO、Marko Lazić: Cogneeを使用して、建築基準法と規制のカスタムナレッジベースを構築することにより、ワークフローを合理化しました。
  • DynamoのCEO、Orr Kowarsky: Cogneeを使用して顧客データを強化し、パーソナライズされたサポートを提供しました。
  • DeepMetisのCEO、Ferdinand Biere: AIメモリ機能をオンプレミスに実装し、データベース構成を気にすることなく、情報検索の精度を向上させました。

Cogneeは誰のためのものですか?

Cogneeは、従来のRAGシステムよりも優れた精度、制御、統合機能を提供する高度なAIメモリソリューションを実装しようとしている企業や研究者向けです。特に、次の用途に役立ちます。

  • 大量の構造化データと非構造化データを管理する企業。
  • 高度なAIエージェントを構築するAI開発者。
  • 防御可能でエビデンスに基づいた洞察を必要とする研究者。

結論として、Cogneeは、信頼性の高い正確なメモリ機能でAIインフラストラクチャを強化しようとしている組織に、堅牢で用途の広いソリューションを提供します。オープンソースの提供物であろうと、サブスクリプションベースのクラウドおよびオンプレミスオプションであろうと、Cogneeは、ナレッジグラフと大規模言語モデル間のインターフェイスを最適化することにより、AIエージェントの可能性を最大限に引き出すための道筋を提供します。これは、構造化された知識と動的メモリを活用して、より信頼性が高くインテリジェントなAIアプリケーションを構築するための強力なツールです。

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