Update README.md

This commit is contained in:
2026-06-03 08:44:21 +00:00
parent 491037ec01
commit be9377d290
+27 -25
View File
@@ -1,42 +1,44 @@
# RAG Agent with Qdrant and Ollama # Агент с RAG‑памятью
This repository contains a simple RAG (RetrievalAugmented Generation) agent built with **LangChain**, **Qdrant** as the vector store, and **Ollama** for embeddings and LLMs. ## Описание
## Features Простой пример AI‑агента, использующего локальный RAG‑хранилище на базе **Qdrant** и **Ollama**. Агент умеет:
* Semantic search in a local vector database. 1. Добавлять документы в векторную базу.
* Add new documents to the knowledge base. 2. Выполнять семантический поиск по базе.
* Recursive text splitting for chunking. 3. Собирать ответы из найденных документов.
* Interactive CLI to query the agent.
## Setup ## 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
```bash ```bash
# Pull required models # Ollama
ollama pull llama3 ollama pull llama3
ollama pull nomic-embed-text ollama pull nomic-embed-text
# Install Python dependencies # Python пакеты
pip install -r requirements.txt pip install -r requirements.txt
``` ```
## Usage ## Запуск
```bash ```bash
# Load documents from the knowledge folder (default: ./knowledge) python agent.py "Какой последний прогресс в области ИИ?"
python agent.py
``` ```
You can type any question. The agent will automatically search the knowledge base and answer. ## Структура проекта
## Adding Documents ```
├── agent.py # основной скрипт агента
Place any `.txt` files in the `knowledge` directory before running the agent, or use the `add_to_knowledge_base` tool via the agent. ├── qdrant_store.py # обёртка над QdrantVectorStore
├── chunker.py # разбиение документов на чанки
## Project Structure ├── tools.py # инструменты для агента
├── requirements.txt
- `agent.py` Main entry point. └── README.md
- `qdrant_store.py` Wrapper around Qdrant for adding/searching. ```
- `rag_tools.py` LangChain tools for the agent.
- `requirements.txt` Python dependencies.
- `README.md` Documentation.