Cognee 실전·API — Python 퀵스타트

Cognee 실전·API

Cognee의 첫 워크플로를 Python으로 돌려볼게요. 핵심은 remember로 저장하고 recall로 회상하는 두 연산이에요.

API 키 없이 데모

LLM_API_KEY를 아직 설정하지 않았다면 CLI 데모 하나로 설치를 확인할 수 있어요.

cognee-cli demo

이 명령은 cognee 패키지에 내장된 작은 지식 그래프를 불러와 두 예제 질문에 답해요. 그래프 전용(임베딩 계산 없이)이고 CHUNKS_LEXICAL(키워드 검색)을 쓰기 때문에 LLM 호출·임베딩 호출 없이, 네트워크가 없는 장비에서도 동작해요. 정리는:

cognee-cli forget --dataset demo

기본 사용

import cognee
import asyncio

async def main():
    # 초기화 — 데이터·시스템 상태 리셋
    await cognee.forget(everything=True)

    # 메모리에 저장 (수집·지식 그래프 구축·강화)
    text = "Cognee turns documents into AI memory."
    await cognee.remember(text)

    # 메모리에서 회상
    results = await cognee.recall(
        query_text="What does Cognee do?"
    )

    for result in results:
        print(result.text)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

방금 무슨 일이 일어났나

.remember — 데이터를 메모리에 저장. 내부적으로 수집·청킹·엔티티 추출·그래프 구축·강화 패스 실행. 결과는 완전히 쿼리 가능한 지식 그래프
.recall — 메모리에서 회상. 쿼리를 최적 검색 전략으로 자동 라우팅하고 지식 그래프의 맥락 결과를 반환

이 예제는 LLM으로 답을 쓰기 때문에 LLM_API_KEY 설정이 필요해요.

Cognee의 async에 대하여

Cognee는 비동기 코드를 많이 써요. 많은 함수가 async로 정의되고 await로 호출해야 해요.

async def — 특정 지점에서 멈출 수 있는 함수 정의
await — 멈출 수 있는 호출을 표시
asyncio — 이벤트 루프로, 함수가 대기할 때 다른 함수를 임시 실행

시각화

지식 그래프를 인터랙티브하게 시각화할 수 있어요 — 노드 드래그, 줌, 호버로 세부정보 확인.