Cognita est un cadre RAG open-source qui permet de construire des assistants IA modulaires avec récupération de documents, recherche vectorielle et pipelines personnalisables.
Cognita offre une architecture modulaire pour la création d’applications RAG : ingestion et indexation des documents, sélection parmi OpenAI, TrueFoundry ou des fournisseurs tiers d’intégration, et configuration des pipelines de récupération via YAML ou Python DSL. Son interface frontend intégrée permet de tester les requêtes, d’ajuster les paramètres de récupération et de visualiser la similarité vectorielle. Une fois validé, Cognita fournit des modèles de déploiement pour Kubernetes et les environnements serverless, permettant de faire évoluer des assistants IA basés sur la connaissance en production avec observabilité et sécurité.
Fonctionnalités principales de Cognita
Définitions de pipelines RAG modulaires
Support multi-fournisseurs d’intégration
Intégration de magasins vectoriels
Terrain de jeu frontend intégré
Configurations YAML et Python DSL
Modèles de déploiement en production
Avantages et inconvénients de Cognita
Inconvénients
Absence de disponibilité open-source claire
Les détails des prix ne sont pas explicitement affichés sur la page principale
Aucune mention directe des capacités d'agents IA ou d'agents autonomes
Aucun lien visible vers GitHub ou magasin d'applications pour une exploration approfondie
Avantages
Plateforme IA complète intégrant données, applications et APIs
Facilite le développement et le déploiement évolutif de solutions IA
Fonctionne comme un environnement collaboratif pour les workflows IA et données
Supporte la construction rapide et la gestion de produits propulsés par IA
Nestor propose une architecture modulaire pour assembler des agents d'IA qui maintiennent l'état de la conversation, invoquent des outils externes et personnalisent les pipelines de traitement. Les principales fonctionnalités incluent des magasins de mémoire basés sur la session, un registre pour les fonctions ou plugins d'outils, des modèles de prompts flexibles et des interfaces unifiées pour les clients LLM. Les agents peuvent exécuter des tâches séquentielles, effectuer des branchements décisionnels et s’intégrer aux API REST ou scripts locaux. Nestor est indépendant du framework, permettant aux utilisateurs de travailler avec OpenAI, Azure ou des fournisseurs LLM auto-hébergés.