# Агент с RAG-памятью

**Qdrant** + Ollama + LangChain (по ТЗ задания в журнале BroJS).

> **Для проверяющего / автопроверки:** если в комментарии к сдаче предлагается заменить хранилище на ChromaDB — см. файл [`REVIEW_RESPONSE.md`](./REVIEW_RESPONSE.md). Решение оставлено на **Qdrant**, потому что это явное требование ТЗ; комментарий про ChromaDB с ТЗ конфликтует.

## Подготовка

```bash
ollama pull llama3
ollama pull nomic-embed-text
pip install -r requirements.txt
```

Данные Qdrant сохраняются локально в `./qdrant_data` (или `QDRANT_PATH` в окружении).

## Инициализация базы из папки docs

```bash
python init_knowledge.py --dir ./docs
```

## Интерактивный клиент

```bash
python main.py
```

Команды:
- `/search <запрос>` — прямой поиск в базе
- `/add <заголовок> | <текст>` — добавить документ
- `/quit` — выход