add README.md

README.md

@@ -1,82 +1,41 @@
-# RAG-агент с ChromaDB и веб-поиском
+# RAG‑Agent with ChromaDB and Tavily
 
-AI-агент с локальным RAG-хранилищем на ChromaDB и веб-поиском через Tavily.
+## What is it?
 
-## Требования
+A small demo of a LangChain agent that can answer questions using either a local knowledge base stored in **ChromaDB** or live web search via **Tavily**. The agent automatically chooses the source based on the query and returns the answer together with a source label.
 
-- Python 3.10+
+## Prerequisites
-- Ollama (должен быть запущен локально)
-- Модели Ollama: `llama3` и `nomic-embed-text`
 
-## Установка
+* Python 3.10+
-
+* Ollama (downloaded models below)
-### 1. Установка моделей Ollama
 
 ```bash
 ollama pull llama3
 ollama pull nomic-embed-text
 ```
 
-### 2. Установка зависимостей
+## Installation
 
 ```bash
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-### 3. Настройка переменных окружения
+Create a `.env` file in the project root with your Tavily API key:
-
-Создайте файл `.env` с вашим Tavily API ключом:
 
 ```
-TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key_here
+TAVILY_API_KEY=your_key_here
 ```
 
-## Запуск
+## Data
 
-### 1. Инициализация базы знаний
+Place any `.txt` or `.md` files you want to index into the `documents/` folder.
 
-Поместите тестовые документы (`.txt` или `.md`) в папку `documents/` и запустите:
+## Usage
-
-```bash
-python -c "from vectorstore import create_vectorstore, load_documents; load_documents('./documents', create_vectorstore())"
-```
-
-Или просто запустите `main.py` - документы загрузятся автоматически при первом запуске.
-
-### 2. Запуск агента
 
 ```bash
 python main.py
 ```
 
-## Использование
+You will see a prompt. Type your question and press Enter. Type `exit` to quit.
 
-```
+The output shows the answer and the source (`chromadb` or `tavily`).
-Запрос: Какие последние новости про AI-агентов?
-[Web Search] ...
-Источник: tavily
-
-Запрос: Что в наших конспектах про LangGraph?
-[Local KB] ...
-Источник: chromadb
-```
-
-Для выхода введите `exit`.
-
-## Структура проекта
-
-- `main.py` — CLI чат-цикл
-- `agent.py` — создание агента с инструментами
-- `tools.py` — инструменты поиска (local KB + web)
-- `vectorstore.py` — работа с ChromaDB
-- `requirements.txt` — зависимости
-- `documents/` — папка с тестовыми документами
-
-## Компоненты
-
-| Компонент | Описание |
-|-----------|----------|
-| ChromaDB | Векторное хранилище с эмбеддингами Ollama |
-| search_local_kb | Семантический поиск в локальной базе |
-| web_search | Поиск через Tavily API |
-| create_agent | Агент с автоматическим выбором источника |