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CocoIndex
CocoIndex 为 AI 智能体和大语言模型应用维护增量数据上下文。开发者用 Python 声明来源、分块、嵌入和目标表，更新时按变化重算，适合构建文档向量索引。
CocoIndex 能做什么
CocoIndex 为 AI 智能体和大语言模型应用维护增量数据上下文。开发者用 Python 声明来源、分块、嵌入和目标表，更新时按变化重算，适合构建文档向量索引。
- 本地资料问答与智能体
- 模型训练数据制作与标注
如何使用 CocoIndex
为本地文档目录定义增量向量索引
准备输入
- 本地文档目录、PostgreSQL 连接配置，以及用于生成文本向量的 embed 函数。
操作步骤
- 安装 cocoindex。
- 在索引函数中读取文档、分块，并向目标表声明文本和 embedding 字段。
- 挂载本地目录与 PostgreSQL docs 表，声明向量索引，调用应用的 update_blocking 更新。
预期交付物
- 目标表中的文本分块、向量字段及向量索引。
README 的精简示例引用了 PG 和 embed，但未在该代码块内定义；使用前须补齐连接与嵌入实现。人工检查更新后内容、向量维度和来源文件一致，不把增量机制当作检索质量保证。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从搜索研究与资料角度评估CocoIndex
把搜索研究与资料需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
来源能否回看
需要能打开的原始页面或文档位置，不能只有一段无出处的摘要。
范围是否与问题一致
核对日期、地区、对象与定义，不把相似术语当成同一事实。
是否保留反例
把冲突资料和未解决问题放进结论，避免只找支持原想法的证据。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
