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
Qu'est-ce que CrewAI Anthropic Similar Company Finder ?
Le CrewAI Anthropic Similar Company Finder est un agent CLI qui traite une liste fournie par l'utilisateur, l'envoie à Anthropic Claude pour la génération d'embeddings, puis calcule des scores de similarité cosinus pour classer les entreprises liées. En utilisant des représentations vectorielles, il découvre des relations cachées et des groupes de pairs. Les utilisateurs peuvent spécifier des paramètres tels que le modèle d'embedding, le seuil de similarité, et le nombre de résultats pour adapter la sortie à leurs besoins d'analyse concurrentielle.
Fonctionnalités principales de CrewAI Anthropic Similar Company Finder