Update README.md

README.md

@@ -1,44 +1,50 @@
-# Агент с RAG‑памятью
+# RAG Agent with Qdrant and Ollama
 
-## Описание
+This repository contains a minimal but fully‑functional example of an AI agent that uses **Qdrant** as a local vector store, **Ollama** for embeddings and a local LLM, and **LangChain** for the agent logic.
 
-Простой пример AI‑агента, использующего локальный RAG‑хранилище на базе **Qdrant** и **Ollama**. Агент умеет:
+## Features
 
-1. Добавлять документы в векторную базу.
-2. Выполнять семантический поиск по базе.
-3. Собирать ответы из найденных документов.
+* **Semantic search** – `search_knowledge_base` tool queries the vector store.
+* **Document ingestion** – `add_to_knowledge_base` tool splits text into chunks and stores them.
+* **Interactive CLI** – simple command line interface for adding documents, searching and chatting with the agent.
+* **Modular design** – vector store, tools and agent logic are separated into distinct modules.
 
-## Стек
-
-* Python 3.10+
-* Qdrant – векторная база данных
-* Ollama – локальные LLM и эмбеддинги (`llama3`, `nomic-embed-text`)
-* LangChain 1.x – фреймворк для агентов и RAG
-
-## Установка
+## Setup
 
 ```bash
-# Ollama
+# 1. Install Ollama models
 ollama pull llama3
 ollama pull nomic-embed-text
 
-# Python пакеты
+# 2. Install Python dependencies
 pip install -r requirements.txt
+
+# 3. Start Qdrant (Docker recommended)
+#    docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
 ```
 
-## Запуск
+## Usage
 
 ```bash
-python agent.py "Какой последний прогресс в области ИИ?"
+python -m workspace.task-6a02e23da6fe2e4ac16acf65.cli
 ```
 
-## Структура проекта
+The CLI accepts the following commands:
+
+* `/add <title>` – add a new document. After the title you will be prompted to paste the content; finish with a line containing only `END`.
+* `/search <query>` – perform a semantic search.
+* `/quit` – exit.
+
+Anything else is forwarded to the agent.
+
+## Project structure
 
 ```
-├── agent.py            # основной скрипт агента
-├── qdrant_store.py     # обёртка над QdrantVectorStore
-├── chunker.py          # разбиение документов на чанки
-├── tools.py            # инструменты для агента
-├── requirements.txt
-└── README.md
+workspace/
+├── task-6a02e23da6fe2e4ac16acf65/
+│   ├── agent.py          # Agent and tool definitions
+│   ├── cli.py            # Interactive command line interface
+│   ├── vector_store.py   # Qdrant + Ollama wrapper
+│   ├── requirements.txt
+│   └── README.md
 ```