# Экзамен: RAG-агент с ChromaDB и веб-поиском

Локальный RAG (ChromaDB + Ollama embeddings) и веб-поиск (Tavily). Агент выбирает источник.

## Требования

```bash
ollama pull llama3
ollama pull nomic-embed-text
```

В `.env`:

```env
TAVILY_API_KEY=your_key
```

## Установка и запуск

```bash
pip install -r requirements.txt
python main.py --init      # загрузить documents/ в ChromaDB
python main.py --demo      # два примера (local + web)
python main.py             # интерактивный чат (exit для выхода)
```

## Структура

- `vectorstore.py` — Chroma + загрузка документов с чанкингом
- `main.py` — инструменты `search_local_kb`, `web_search`, `create_agent`
- `documents/` — тестовые конспекты