39 lines
1.2 KiB
Markdown
39 lines
1.2 KiB
Markdown
# Агент с RAG-памятью
|
|
|
|
**Qdrant** + Ollama + LangChain.
|
|
|
|
## Что исправлено по замечанию
|
|
|
|
- Заменено векторное хранилище: ChromaDB -> Qdrant (`vector_store.py`).
|
|
- Обновлены зависимости: `langchain-qdrant`, `qdrant-client` в `requirements.txt`.
|
|
- Удалены материалы про ChromaDB, оставлены только Qdrant-документы в `docs/`.
|
|
- Обновлены описания в `README.md` и `main.py` под Qdrant.
|
|
- Параметры чанкинга сохранены (`chunk_size=500`, `chunk_overlap=100`).
|
|
|
|
## 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
|