Cognee vs Galactica

Cognee transforme les documents, les discussions, les tickets et les données API en agents de modèle de langage à mémoire graphique que l'on peut rappeler au fil des sessions. Il construit des graphes d'entités liées à partir de ce contexte afin que les agents ne repartent pas de zéro à chaque exécution. Vous pouvez connecter Slack, GitHub ou Linear pour que les agents de codage et les bots de support partagent un cerveau d'entreprise conscient des permissions.

Le RAG simple renvoie des morceaux de texte similaires. Cognee associe la recherche vectorielle aux graphes de connaissances et aux ontologies auto-générées, de sorte que le rappel extrait des entités connectées et des faits cités plutôt que des extraits isolés. Le SDK s'articule autour de quatre verbes : remember, recall, forget et improve, et la même interface est disponible via HTTP et MCP pour Claude Code, Codex et OpenClaw.

Les équipes plateformes l'utilisent pour la mémoire des agents de codage, les pipelines GraphRAG, l'intelligence commerciale et les agents orientés client qui ont besoin de réponses fondées. Exécutez-le localement avec pip, hébergez-le vous-même dans Docker ou sur site, ou passez à Cognee Cloud lorsque vous souhaitez une montée en charge gérée. Le projet compte 30,4k étoiles sur GitHub et plus de 5 millions d'exécutions du SDK par mois, avec des déploiements en production chez Bayer et Knowunity.

Cinq points de contrôle open-weight allant de 125M à 120B de paramètres offrent aux chercheurs un modèle de langage formé à la science, construit à partir de 106 milliards de tokens sélectionnés parmi 48 millions d’articles, manuels, encyclopédies et bases de connaissances. Galactica stocke, combine et raisonne à travers des modalités incluant LaTeX, code Python, formules SMILES et séquences d’acides aminés au sein d’une architecture Transformer à décodeur unique. L’équipe Papers with Code de Meta a rendu open source les poids pour les chercheurs souhaitant étudier comment les modèles de langage organisent les connaissances scientifiques.

Les LLM à usage général s’entraînent sur de larges explorations du web où les discussions sociales peuvent dominer le budget de tokens. Galactica a utilisé uniquement des sources scientifiques en libre accès sélectionnées, ce que l’article soutient lui permet de s’entraîner sur plusieurs époques sans surapprentissage. Meta a retiré la démo web publique trois jours après son lancement en novembre 2022 lorsque des critiques ont montré des citations et équations confiantes mais fabriquées, ainsi aujourd’hui vous téléchargez les points de contrôle depuis Hugging Face plutôt que de discuter via une interface hébergée.

Les chercheurs en apprentissage automatique peuvent reproduire les chiffres de référence de l’article arXiv, incluant 77,6 % sur PubMedQA et 52,9 % sur MedMCQA dev. Les biologistes computationnels et chimistes peuvent tester des tâches d’annotation de protéines et de molécules grâce aux tokens spécialisés de Galactica pour les séquences d’acides aminés et chaînes SMILES. Les étudiants en master explorant les questions-réponses scientifiques, la prédiction de citations ou les problèmes mathématiques peuvent expérimenter avec des tailles allant jusqu’à 120 milliards de paramètres sans entraînement depuis zéro.