cocoindex

CocoIndex 是一个面向长周期 AI 代理的增量引擎，能将多种数据源——包括代码库、会议纪要、Slack 消息、PDF 和视频——转化为 LLM 应用所需的实时、动态更新的上下文信息。它采用声明式 Python 原生方式，用户只需定义期望的目标状态，引擎会自动处理数据源的差异部分（即增量），而非重新对整个数据集建立索引。 主要能力包括： - 增量处理：通过缓存未变化数据并仅对修改后的源字节或更新后的代码重新执行转换，显著降低计算和嵌入成本。 - 端到端血缘追踪：支持从目标向量或图节点追溯至原始字节，满足审计和调试需求。 - 多样化的连接器：支持广泛的数据源（本地文件系统、对象存储、数据库、消息队列）以及目标存储（关系型数据库、向量数据库、图数据库、特征存储）。 - 生产就绪的核心：基于 Rust 构建，具备高可靠性，内置重试机制、指数退避和死信队列等功能。 典型应用场景包括：为编码智能体构建感知 AST 的语义代码索引、PDF 文档的 RAG 管道、从 Hacker News 自动提取话题，以及将会议转录文本转换为知识图谱。