1.2 KiB
1.2 KiB
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. Решение оставлено на Qdrant, потому что это явное требование ТЗ; комментарий про ChromaDB с ТЗ конфликтует.
Подготовка
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
python init_knowledge.py --dir ./docs
Интерактивный клиент
python main.py
Команды:
/search <запрос>— прямой поиск в базе/add <заголовок> | <текст>— добавить документ/quit— выход