Наши открытые инструменты RAG

Каждый RAG-пайплайн состоит из векторной базы данных и инструментов извлечения. Мы создали библиотеку - RAGpy чтобы предоставить абстрактный уровень над различными векторными хранилищами (в настоящее время поддерживается только Qdrant). Она позволяет создавать коллекцию встроенных текстовых фрагментов и выполнять запросы к данным.

RAGpy позволяет использовать различные типы моделей встраивания - сторонние встраивания, такие как OpenAI, или локальные модели.

Сценарии использования RAG для AI-агентов

RAG широко используется для снижения галлюцинаций и поддержки вывода LLM с помощью справочной информации. Его можно использовать агентами на нашей платформе, в частности, добавляя инструменты MCP, выполняющие запросы к векторной базе данных. Узнайте больше о нашем комплекте для разработки MCP, если вы хотите создать такие инструменты.