What is cocoindex?
打造如 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系統這樣強大的 AI 應用程式,需要高品質、容易取得且隨時保持最新的資料。然而,建構和維護必要的資料管線——從各種來源擷取資料、轉換複雜的資訊,以及有效地建立索引——通常是一項複雜、容易出錯且耗時的挑戰。讓這些已建立索引的資料與不斷變化的來源保持同步,更增加了另一層難度。
CocoIndex 的出現,就是為了簡化整個流程的一個開源框架。它提供了一種強大且宣告式的方法,來定義 AI 的資料索引管線,獨特地結合了對自訂轉換邏輯和即時增量更新的支援。您可以將其視為像試算表公式一樣定義您的資料流——您宣告資料來源和轉換,而 CocoIndex 則處理複雜的執行,確保您的 AI 應用程式始終使用最新鮮的資訊。
主要功能:
⚙️ 定義自訂 ETL 邏輯: 使用基於 Python 的彈性定義,輕鬆實現您特定的資料處理需求——解析各種檔案類型(PDF、HTML、Docs)、使用不同的策略對文本進行分塊、使用您選擇的模型生成嵌入、提取知識圖譜三元組等等。
🔄 自動化增量更新: CocoIndex 自動監控您的資料來源和轉換邏輯。當發生變更時,它會智慧地重新處理必要的區塊,盡可能重複使用快取,並清除過時的資料,確保您的索引始終保持最新,且延遲時間短。
🏗️ 簡化管線管理: 忘掉手動架構設定、複雜的重新處理邏輯或恢復失敗的工作。CocoIndex 處理繁重的運營工作:管理表格架構、追蹤資料/邏輯版本、確保資料新鮮度,以及實現從中斷中強大的恢復。
📊 利用內建的可觀察性: 確切了解您的資料如何流動和轉換。透過整合的沿襲追蹤和用於視覺化的工具(例如,用於比較分塊策略的 CocoInsight),您可以清楚地進行除錯、最佳化和信任您的資料管線。
🚀 無縫擴展: 定義一次您的管線,並在不同的情境中執行它。CocoIndex 支援用於開發的快速預覽執行、用於初始索引的大規模批次處理,以及用於生產環境的連續低延遲更新。
🔌 連接多樣化的生態系統: 輕鬆地與各種資料來源(網頁、文件、資料庫、雲端儲存、API)和目標索引儲存(Vector Stores、Graph Stores、Relational Stores、Object Stores)整合。
CocoIndex 如何為您服務:使用案例
為動態 RAG 系統提供動力: 想像一下,建構一個 RAG 應用程式,根據您公司不斷更新的內部文件來回答問題。透過 CocoIndex,您可以定義一次管線,以擷取文件、適當地對其進行分塊、生成嵌入,並將其儲存在向量資料庫中。當新增或修改文件時,CocoIndex 會自動以增量方式更新索引,確保您的 RAG 系統始終根據最新的資訊提供答案,而無需手動干預或完全重新建立索引。
建立複雜的語義搜尋: 您需要跨多個資料孤島啟用語義搜尋——產品手冊(PDF)、支援票證(資料庫)和行銷內容(網頁)。CocoIndex 允許您為每個來源定義不同的擷取和轉換步驟,可能使用不同的分塊或嵌入策略,並將結果整合到統一的向量索引中。它的增量更新使搜尋每天都保持相關性。
建構知識圖譜增強的 AI: 對於需要結構化知識的 AI 代理程式,您可以使用 CocoIndex 從非結構化文字文件中提取實體和關係,將它們轉換為三元組,並將它們載入到圖形資料庫中,同時將向量嵌入儲存在另一個儲存中。CocoIndex 管理依賴關係,並在來源文件變更時更新兩個索引。
CocoIndex 為一個關鍵的 AI 基礎架構挑戰提供了一個重點解決方案:準備和維護新鮮、高品質的資料索引。透過結合開發人員友好的宣告式方法、強大的自訂轉換能力和自動化的增量更新,它顯著降低了為 RAG、語義搜尋和其他 AI 應用程式建構強大資料管線的複雜性和運營負擔。它的開源性質和不斷增長的生態系統使其成為您的 AI 專案一個易於存取和適應的基礎。
