🔄

cocoindex

Name: cocoindex
Author: davila7

Безопасно ⚡ Содержит скрипты⚙️ Внешние команды🌐 Доступ к сети🔑 Переменные окружения

Создание AI-конвейеров данных с CocoIndex

Также доступно от: Joseph OBrien,Joseph OBrien

Создание конвейеров данных для AI-приложений является сложным и трудоёмким процессом. CocoIndex предоставляет высокопроизводительный фреймворк для построения потоков индексации с инкрементальной обработкой, обновлениями в реальном времени и поддержкой множества источников данных и векторных баз данных.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)

📊 71 Адекватно

Скачать ZIP навыка

Загрузить в Claude

Перейдите в Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

Включите и начните использовать

Протестировать

Использование «cocoindex». Построй поток CocoIndex, который создаёт эмбеддинги из документов из локальных файлов в Postgres с векторным поиском

Ожидаемый результат:

Определение потока с источником LocalFile
Разбиение текста с помощью SplitRecursively
Эмбеддинги SentenceTransformer
Экспорт в Postgres с индексом косинусного сходства
Команды настройки, обновления и CLI

Использование «cocoindex». Создай поток графа знаний, который извлекает сущности из PDF-документов с использованием Claude

Ожидаемый результат:

Настройка PDF-источника с извлечением текста
Функция извлечения LLM для обнаружения сущностей
Целевая система Neo4j с сопоставлением узлов и связей
Руководство по проектированию схемы графа знаний

Использование «cocoindex». Настрой конвейер индексации документов в реальном времени, который синхронизирует изменения из S3

Ожидаемый результат:

Источник AmazonS3 с обнаружением изменений
Настройка обновлений в реальном времени с интервалом обновления
Инкрементальная обработка для избежания полной перестройки
Целевая система Qdrant для векторного поиска

Аудит безопасности

Безопасно

v5 • 1/17/2026

Documentation-only skill containing markdown reference files. No executable code, network calls, file access, or system operations. The skill provides guidance for using the CocoIndex library through code examples that users copy into their own projects. All 445 static findings are false positives triggered by documentation patterns, not actual security issues.

Просканировано файлов

2,957

Проанализировано строк

находки

Всего аудитов

Факторы риска

⚡ Содержит скрипты (3)

references/api_operations.md:259 references/flow_patterns.md:328 SKILL.md:562

⚙️ Внешние команды (5)

references/api_operations.md:1-563 references/cli_operations.md:1-399 references/custom_functions.md:1-466 references/flow_patterns.md:1-454 SKILL.md:1-832

🌐 Доступ к сети (1)

SKILL.md:26-831

🔑 Переменные окружения (4)

references/api_operations.md:1-563 references/cli_operations.md:1-399 references/custom_functions.md:1-466 SKILL.md:1-832

Проверено: claude Посмотреть историю аудитов →

Оценка качества

Архитектура

100

Сопровождаемость

Контент

Сообщество

100

Безопасность

Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Построение индекса векторного поиска

Создание эмбеддингов из документов и экспорт в векторную базу данных для семантического поиска

Построение графов знаний

Извлечение сущностей и связей с использованием LLM и построение графов знаний в Neo4j

Создание конвейеров данных в реальном времени

Построение конвейеров непрерывной синхронизации, которые обновляют индексы при изменении исходных данных

Попробуйте эти промпты

Простой поток эмбеддингов

Построй поток CocoIndex, который создаёт эмбеддинги из markdown-документов из локальной папки и экспортирует их в Postgres с поиском по векторному сходству

Индекс кода

Создай поток, который индексирует исходные файлы Python и Rust с учётом языка при разбиении и сохраняет эмбеддинги в Qdrant

Граф знаний

Построй поток графа знаний, используя GPT-4 для извлечения продуктов и категорий из JSON-файлов и экспорта в Neo4j

Обновления в реальном времени

Настрой поток обновлений в реальном времени, который отслеживает локальную папку и инкрементально индексирует новые документы в LanceDB

Лучшие практики

Используйте команду evaluate перед выполнением update для тестирования логики потока без побочных эффектов
Всегда вызывайте cocoindex.init() перед использованием любых API и загружайте переменные окружения с помощью dotenv
Включайте кэширование для дорогостоящих операций, таких как вызовы LLM и вывод моделей

Избегать

Использование локальных переменных для результатов преобразования вместо присваивания полям строки
Создание ненужных dataclass для дублирования схем полей потока
Запуск обновлений без предварительной настройки потока

Часто задаваемые вопросы

Какие базы данных поддерживает CocoIndex?

CocoIndex поддерживает Postgres с pgvector, Qdrant, LanceDB, Neo4j и Kuzu. Каждая система имеет специфические требования к настройке.

Как работает инкрементальная обработка?

CocoIndex отслеживает обработанные данные и запускает преобразования только для изменённых или новых элементов, избегая полной перестройки.

Могу ли я использовать облачных провайдеров LLM?

Да. CocoIndex поддерживает OpenAI, Anthropic, Gemini, Voyage и локальные модели Ollama через встроенные функции.

Безопасны ли мои данные при использовании этого навыка?

Этот навык предоставляет только документацию. Вся обработка данных происходит в вашей среде с вашей базой данных и API-ключами.

Почему моё обновление в реальном времени немедленно останавливается?

Обновления в реальном времени требуют механизма захвата изменений. Добавьте refresh_interval к вашему источнику или используйте специфичный для источника захват изменений.

Чем это отличается от LangChain или LlamaIndex?

CocoIndex сосредоточен на постоянных, готовых к продакшену ETL-конвейерах с инкрементальными обновлениями, а не на операциях RAG в памяти.