Cognify 项目使用与启动教程

Cognify 项目使用与启动教程

cognify The Multi-Faceted Optimizer for GenAI Workflows 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/cognify

1. 项目介绍

Cognify 是一个多功能的 AI 代理和工作流自动调整工具，旨在自动提升生成质量、降低执行延迟以及减少执行成本。它适用于各种 AI 代理和工作流，包括使用 LangChain、LangGraph、DSPy 和 Cognify 自有框架编写的程序。Cognify 通过独特的工作流级别优化技术，能够将代理生成质量提升至 2.8 倍，执行成本降低至 10 分之一，并将端到端延迟减少至 2.7 倍。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中已安装 Python。接下来，可以通过以下步骤安装 Cognify：

# 安装 Cognify
pip install cognify-ai

或者，如果您想从源代码安装：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/GenseeAI/cognify.git
cd cognify
# 从源代码安装
pip install -e .

启动 Cognify 优化您的 AI 代理，可以使用以下命令：

# 优化您的 AI 代理
cognify optimize /your/ai/agent.py

其中 agent.py 是您的代理源代码文件。Cognify 会自动在代理文件所在目录搜索 config.py 配置文件。如果需要，您可以指定自定义配置文件：

cognify optimize /your/ai/agent.py -c /your/ai/custom_config.py

在 config.py 文件中，您需要定义样本数据集、评估器以及优化配置和模型选择。

3. 应用案例和最佳实践

使用 Cognify 的最佳实践包括：

• 提供高质量的样本数据集，以便 Cognify 可以更有效地优化您的代理。
• 选择合适的评估器来衡量代理生成的质量。
• 根据需要调整优化配置，例如搜索空间的大小和模型选择。

以下是一个简单的配置文件示例：

# config.py 示例

# 数据加载器
def load_data():
    # 这里是加载数据的代码
    pass

# 评估器
def evaluate-Agent(agent_output, gold_standard):
    # 这里是评估代理输出的代码
    pass

# 优化配置
optimization_config = {
    'search_space': 'medium',
    'model_selection': ['model1', 'model2']
}

4. 典型生态项目

Cognify 可以与多种类型的开源项目配合使用，例如：

• LangChain：用于构建基于语言的任务代理。
• LangGraph：用于构建知识图谱和自然语言处理应用。
• DSPy：用于数据科学和机器学习工作流。

通过集成这些项目，您可以构建更加强大和自动化的 AI 解决方案。

cognify The Multi-Faceted Optimizer for GenAI Workflows 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/cognify