Cognee
KI-Agenten benötigen zuverlässiges Gedächtnis, nicht nur RAG.
Cognee entwickelt eine KI-Gedächtnis-Engine, die modulare Gedächtnisschichten nutzt, um die Kontextbereitstellung für KI-Agenten zu verbessern. Das System wandelt unstrukturierte und strukturierte Daten in suchbare, produktionsbereite Wissensgraphen um. Durch die Fokussierung auf zuverlässigen Speicher und Ontologien reduziert Cognee die Abhängigkeit von einfachen RAG-Methoden und liefert hochpräzise Antworten für komplexe Reasoning-Aufgaben. Die Lösung ist für den Einsatz in verschiedenen Unternehmensbereichen konzipiert und kann auf den Systemen der Kunden bereitgestellt werden, um maximale Datensicherheit zu gewährleisten.
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Über die Firma Topoteretes UG (haftungsbeschränkt)
Cognee (betrieben von Topoteretes UG) spezialisiert sich auf die Bereitstellung einer fortschrittlichen KI-Infrastruktur durch seine modulare Gedächtnis-Engine. Ziel ist es, die Herausforderung der zuverlässigen Kontextbereitstellung für KI-Agenten in verschiedenen Branchen wie Bauwesen, Bildung und Finanzen zu lösen. Die Lösung von Cognee konzentriert sich auf die Erstellung dynamisch evolvierender Wissensgraphen, die als Speicher für LLMs dienen, und bietet damit eine Alternative zu herkömmlichen RAG-Ansätzen (Retrieval-Augmented Generation).
Die Technologie von Cognee ermöglicht es Ingenieuren, Ontologien und benutzerdefinierte Regeln zu definieren sowie spezifische Gedächtnisschichten für den Agenten-spezifischen Kontext zu erstellen, inklusive CodeGraph-Kontext für Coding-Copilots. Die Plattform unterstützt die Aufnahme von über 30 Datentypen, von PDFs bis hin zu strukturierten Datenbanken, und integriert sich nativ in gängige Vector-Datenbanken und Ökosysteme wie Amazon Neptune, BAML und LangGraph. Dies gewährleistet eine hohe Antwortrelevanz und Skalierbarkeit.
Ein zentrales Versprechen des Unternehmens ist der Schutz der Datenintegrität. Cognee kann auf den eigenen Systemen der Kunden bereitgestellt werden, wodurch die vollständige Kontrolle über die Daten gewährleistet und Compliance-Anforderungen sowie das Risiko externer Sicherheitsverletzungen minimiert werden. Das Startup, gegründet 2024, baut auf einer starken Community und akademischer Forschung auf, was durch die Veröffentlichung von Forschungspapieren belegt wird.
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