عن المشروع

CocoIndex هو محرك تزايدياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي طويلي المدى، يحوّل مصادر بيانات متنوعة بما في ذلك قواعد الشفرات، وملاحظات الاجتماعات، وSlack، وPDFs، والفيديوهات إلى سياق حي ومحدث لتطبيقات NLP. يعتمد على نهج ضميري مخصص بلغة Python حيث يحدد المستخدم الحالة المستهدفة المطلوبة، ويضمن المحرك التزامن عبر معالجة الفارق (التغييرات) فقط بدلاً من إعادة فهرسة مجموعات البيانات بالكامل. من بين القدرات الرئيسية: - المعالجة التزايدية: يقلّل تكاليف الحوسبة والتضمين من خلال تخزين البيانات غير المتغيرة في الذاكرة المؤقتة وإعادة تشغيل التحولات فقط على البايتات المصدرية المعدّلة أو الشفرات المحدثة. - تتبع السجل من البداية للنهاية: يوفر قابلية تتبع vectors الهدف أو عُقد الرسم البياني إلى بايت المصدر الدقيق لأغراض التدقيق والتصحيح. - موصلات متنوعة: يدعم مجموعة واسعة من المصادر (نظام الملفات المحلي، مخازن Blob، قواعد البيانات، طوابير الرسائل) والمخازن المستهدفة (قواعد البيانات العلائقية، قواعد بيانات Vectors، قواعد بيانات Graph، متاجر الميزات). - نواة جاهزة للإنتاج: بُني باستخدام Rust لضمان الموثوقية مع دورات إعادة المحاولة، وإرجاء الأسي، وطوابير الرسائل الميتة. تشمل حالات الاستخدام الشائعة بناء مؤشرات شفرات دلالية واعية بـ AST لوكلاء البرمجة، وخطوط RAG لوثائق PDF، واستخراج المواضيع تلقائياً من Hacker News، وتحويل محاضر الاجتماعات إلى رسوم بيانية معرفية.