Cognita：强大的开源RAG框架

在当今的信息时代，我们被各种文档包围：文章、报告、邮件……多得数不胜数！但要有效地找到所需的具体信息，感觉就像大海捞针。这就是Truefoundry的Cognita发挥作用的地方，它为我们在这知识的浩瀚海洋中导航提供了帮助。

什么是Cognita？

想象一个系统，它不仅能搜索你的文档，还能理解其含义和上下文。Cognita是一个开源框架，使你能够构建检索增强生成（RAG）系统。

这里有一个简短的RAG系统的概述：

• 阅读： 摄入如文章或电子邮件等文档。

• 分析： 通过将其分解为更小的部分并使用称为“嵌入”的数学结构来理解内容。这可以看作是为每条信息创建一个独特的指纹。

• 生成： 当你提问时，生成器利用文档嵌入和强大的语言模型来找到相关信息并形成回答。

Cognita简化了构建和部署这些RAG系统的过程，使不具备丰富编码经验的人也能使用。

深入了解：Cognita 的架构

Cognita 的架构基于多个关键组件协同工作：

• 数据源： 这些是您的文档存储的位置，如计算机硬盘、云存储或内部数据库。

• 元数据存储： 它就像图书馆的目录，记录文档集合的信息。它会记住如集合名称、文档存储位置以及用于分析的选定嵌入模型等细节。

• LLM 网关（可选）： 它充当与各种大型语言模型（LLMs）和不同提供商的嵌入模型交互的中心枢纽。可以将其视为一个通用翻译器，使 Cognita 能够无缝地与不同的 AI 服务通信。

• 向量数据库： 这个高性能数据库存储分析器生成的文档嵌入。它使 Cognita 能够根据用户查询高效地检索相关文档。想象一下，它是一个超级搜索引擎，可以根据意义和上下文查找信息，而不仅仅是关键词。

• 索引作业： 这个在后台运行，自动处理您的文档。它从数据源检索文档，对其进行分析，创建嵌入，并将它们存储在向量数据库中。

• API 服务器： 这是系统的大脑。它接收用户查询，与其它组件交互以找到相关信息，并使用 LLM 网关（如果适用）生成响应。

Cognita 实际应用：用户视角

使用 Cognita 比想象中简单。以下是简化的工作流程：

1. 整理文档： 将要让 Cognita 分析的文档组织成集合（例如，研究论文，客户邮件）。

2. 建立索引： Cognita 会自动处理。它会分析你的文档，创建嵌入向量，并将它们存储在向量数据库中。这可能需要一些时间，具体取决于你的文档集合大小。

3. 提出问题： 索引完成后，你可以通过用户界面或 API 与 Cognita 交互。只需提出你的问题，Cognita 就会搜索你的文档，检索最相关的信息，并给出有深度的回复。

使用Cognita的好处

• 揭示隐藏的洞察力： Cognita超越了简单的关键词搜索。它帮助您在文档中发现更深层次的联系，揭示可能错过的模式和洞察。

• 轻松的知识管理： 有效地组织您的文档，无需花费数小时翻阅无尽的文件即可快速获取信息。

• 增强您的应用程序： 将Cognita集成到您现有的应用程序中，以创建智能功能，如聊天机器人、常见问题解答部分，甚至是研究助手。

进阶指南：定制化与未来发展

Cognita 的真正优势在于其灵活性。您可以自定义系统中的多个方面，例如：

• 文档解析器： 选择Cognita如何解析不同文档格式（如PDF、电子邮件）。

• 嵌入模型： 根据您处理的文档类型，选择最适合的模型。

• 检索方法： 定义Cognita如何根据您的查询检索相关文档。

Cognita 团队正在不断开发令人兴奋的新功能，包括：

• 支持更多数据库： 为了实现最佳性能，将Cognita与更广泛的向量数据库选项集成。

• 高级检索技术： 实现更复杂的方法，以在您的文档中找到最相关的信息。

• 对话式界面： 开发能够进行自然对话的聊天机器人，理解查询的上下文。

嵌入：捕获文档的核心

Cognita 功能的核心在于嵌入的概念。想象每个文档都是一个复杂的思想，嵌入就像是这些思想的_简化表示_，以数学形式捕捉其关键要点。这使得 Cognita 能够根据文档的含义和上下文进行比较，而不仅仅是关键词。

有不同类型的嵌入模型可供选择，每种都有其优缺点。Cognita 提供了灵活性，可以根据特定用例选择最合适的模型。常用的模型包括：

• 预训练模型：这些模型在大量的文本和代码数据集上进行训练，能够捕捉单词和概念之间的普遍关系。例如 Word2Vec 或 GloVe 模型。

• 上下文化模型：这些模型在生成嵌入时考虑周围上下文，从而产生更微妙的表示。例如 BERT 或 RoBERTa 模型。

构建自定义查询控制器：按需定制响应

Cognita 提供了一个模块化框架，使您能够自定义系统对用户查询的响应方式。这是通过使用 查询控制器 实现的。

可以将查询控制器视为幕后决策者：它们接收用户查询，对其进行分析，并确定如何从文档集合中检索最相关的信息。您可以在这些控制器中定义自定义逻辑，以根据您的特定需求定制响应。

例如，您可以创建一个控制器，当响应查询时，优先考虑特定作者或时间范围内的文档。

部署选项：按您的需求运行 Cognita

Cognita 让您能够以多种方式部署您的 RAG 系统：

• 本地部署： 在您自己的机器上直接运行 Cognita，适用于私有使用场景。

• 云端部署： 利用 TrueFoundry 的云平台轻松部署和管理您的 Cognita 实例。这对于需要可扩展性和协作的场景尤为理想。

结论

总之，Cognita对于处理大量文档的人来说是一个宝贵的工具。它能够揭示隐藏的洞察，优化知识管理，并赋能智能应用，对研究人员、企业和个人都极具吸引力。凭借其开源特性和对定制化的重视，Cognita使用户能够构建满足特定需求的RAG系统。随着项目不断发展，我们可以期待更多令人兴奋的进步，这将进一步变革我们与文档交互和提取知识的方式……太棒了！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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