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
Un agent IA qui trouve et classe des entreprises similaires à une organisation donnée en utilisant des données industrielles, financières et de marché.
Le modèle d'agent AI Similar Company Finder traite un nom d'entreprise fourni par l'utilisateur pour identifier et classer des entreprises aux attributs comparables. Il extrait des points de données pertinents tels que le secteur industriel, le chiffre d'affaires, la taille de l'effectif et le segment de marché à partir de sources de données intégrées. En utilisant des interfaces conversationnelles AI, des modèles de langage pré-entraînés et des techniques d'embeddings vectoriels, l'agent calcule les scores de similarité via la similarité cosinus. Les utilisateurs peuvent personnaliser les connecteurs de données, ajuster les seuils de similarité et intégrer le modèle dans leurs flux de travail pour un benchmarking de la concurrence et une intelligence du marché complets.
Fonctionnalités principales de Similar Company Finder