Cognee - 정확하고 지속적인 AI 메모리

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[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/topoteretes/cognee.svg?style=social&label=Fork&maxAge=2592000)](https://GitHub.com/topoteretes/cognee/network/) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/topoteretes/cognee.svg?style=social&label=Star&maxAge=2592000)](https://GitHub.com/topoteretes/cognee/stargazers/) [![GitHub commits](https://badgen.net/github/commits/topoteretes/cognee)](https://GitHub.com/topoteretes/cognee/commit/) [![GitHub tag](https://badgen.net/github/tag/topoteretes/cognee)](https://github.com/topoteretes/cognee/tags/) [![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/cognee)](https://pepy.tech/project/cognee) [![License](https://img.shields.io/github/license/topoteretes/cognee?colorA=00C586&colorB=000000)](https://github.com/topoteretes/cognee/blob/main/LICENSE) [![Contributors](https://img.shields.io/github/contributors/topoteretes/cognee?colorA=00C586&colorB=000000)](https://github.com/topoteretes/cognee/graphs/contributors)

데이터를 사용하여 AI 에이전트를 위한 개인화되고 동적인 메모리를 구축하세요. Cognee를 사용하면 RAG를 확장 가능하고 모듈화된 ECL(추출[Extract], 인지화[Cognify], 로드[Load]) 파이프라인으로 대체할 수 있습니다.

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Why cognee?

## Cognee 소개 Cognee는 원시 데이터를 에이전트를 위한 지속적이고 동적인 AI 메모리로 변환하는 오픈 소스 도구이자 플랫폼입니다. 벡터 검색과 그래프 데이터베이스를 결합하여 문서를 의미적으로 검색 가능하게 하고 관계별로 연결합니다. Cognee는 두 가지 방식으로 사용할 수 있습니다. 1. [Cognee 오픈 소스 (셀프 호스팅)](https://docs.cognee.ai/getting-started/installation): 기본적으로 모든 데이터를 로컬에 저장합니다. 2. [Cognee Cloud (관리형)](https://platform.cognee.ai/): 관리형 인프라에서 동일한 OSS 스택을 사용하여 더 쉽게 개발하고 프로덕션화할 수 있습니다. ### Cognee 오픈 소스 (셀프 호스팅): - 과거 대화, 파일, 이미지, 오디오 스크립트 등 모든 유형의 데이터를 상호 연결 - 기존 RAG 시스템을 그래프와 벡터 기반의 통합 메모리 계층으로 대체 - 품질과 정밀도를 향상시키면서 개발자 노력과 인프라 비용 절감 - 30개 이상의 데이터 소스에서 데이터를 수집할 수 있는 Pythonic 데이터 파이프라인 제공 - 사용자 정의 작업, 모듈식 파이프라인, 내장 검색 엔드포인트를 통한 높은 사용자 정의 가능성 제공 ### Cognee Cloud (관리형): - 호스팅된 웹 UI 대시보드 - 자동 버전 업데이트 - 리소스 사용량 분석 - GDPR 준수, 엔터프라이즈급 보안 ## 기본 사용법 & 기능 가이드 자세한 내용은 [Colab 튜토리얼](https://colab.research.google.com/drive/12Vi9zID-M3fpKpKiaqDBvkk98ElkRPWy?usp=sharing)을 확인하세요. [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/12Vi9zID-M3fpKpKiaqDBvkk98ElkRPWy?usp=sharing) ## 빠른 시작 단 몇 줄의 코드로 Cognee를 사용해 보세요. 자세한 설정 및 구성은 [Cognee 문서](https://docs.cognee.ai/getting-started/installation#environment-configuration)를 참조하세요. ### 필수 조건 - Python 3.10 ~ 3.13 ### 1단계: Cognee 설치 **pip**, **poetry**, **uv** 또는 선호하는 Python 패키지 관리자를 사용하여 Cognee를 설치할 수 있습니다. ```bash uv pip install cognee ``` ### 2단계: LLM 구성 ```python import os os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR OPENAI_API_KEY" ``` 또는 [템플릿](https://github.com/topoteretes/cognee/blob/main/.env.template)을 사용하여 `.env` 파일을 생성하세요. 다른 LLM 공급자를 통합하려면 [LLM 공급자 문서](https://docs.cognee.ai/setup-configuration/llm-providers)를 참조하세요. ### 3단계: 파이프라인 실행 Cognee는 문서를 가져와 지식 그래프를 생성한 다음 결합된 관계를 기반으로 그래프를 쿼리합니다. 이제 최소한의 파이프라인을 실행해 보겠습니다. ```python import cognee import asyncio from pprint import pprint async def main(): # Cognee에 텍스트 추가 await cognee.add("Cognee turns documents into AI memory.") # 지식 그래프 생성 await cognee.cognify() # 그래프에 메모리 알고리즘 추가 await cognee.memify() # 지식 그래프 쿼리 results = await cognee.search("What does Cognee do?") # 결과 표시 for result in results: pprint(result) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main()) ``` 보시다시피, 출력은 이전에 Cognee에 저장한 문서에서 생성됩니다. ```bash Cognee turns documents into AI memory. ``` ### Cognee CLI 사용 대안으로 다음 필수 명령으로 시작할 수 있습니다. ```bash cognee-cli add "Cognee turns documents into AI memory." cognee-cli cognify cognee-cli search "What does Cognee do?" cognee-cli delete --all ``` 로컬 UI를 열려면 다음을 실행하세요. ```bash cognee-cli -ui ``` ## 데모 및 예제 Cognee 작동 모습 확인: ### 지속적인 에이전트 메모리 [LangGraph 에이전트를 위한 Cognee 메모리](https://github.com/user-attachments/assets/e113b628-7212-4a2b-b288-0be39a93a1c3) ### 간단한 GraphRAG [데모 보기](https://github.com/user-attachments/assets/f2186b2e-305a-42b0-9c2d-9f4473f15df8) ### Cognee와 Ollama [데모 보기](https://github.com/user-attachments/assets/39672858-f774-4136-b957-1e2de67b8981) ## 커뮤니티 및 지원 ### 기여하기 여러분들의 기여를 환영합니다! 여러분의 의견은 Cognee를 더 좋게 만드는 데 큰 도움이 됩니다. 시작하려면 [`CONTRIBUTING.md`](CONTRIBUTING.md)를 참조하세요. ### 규칙 우리는 포용적이고 존중하는 커뮤니티를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 규칙은 [규칙 문서](https://github.com/topoteretes/cognee/blob/main/CODE_OF_CONDUCT.md)를 확인해주세요. ## 연구 및 인용 최근 LLM 추론을 위한 지식 그래프 최적화에 관한 연구 논문을 발표했습니다. ```bibtex @misc{markovic2025optimizinginterfaceknowledgegraphs, title={Optimizing the Interface Between Knowledge Graphs and LLMs for Complex Reasoning}, author={Vasilije Markovic and Lazar Obradovic and Laszlo Hajdu and Jovan Pavlovic}, year={2025}, eprint={2505.24478}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.AI}, url={https://arxiv.org/abs/2505.24478}, } ```