Обновить README.md

README.md

@@ -1,66 +1,58 @@
-# RAG-Agent — AI-агент с локальной базой знаний
+# RAG Agent with Qdrant + Ollama
 
-## Стек
+## Stack
-- **Python 3.10+**
+- Python 3.10+
-- **Qdrant** — векторная база данных
+- Qdrant — vector database
-- **Ollama** — локальные LLM и эмбеддинги (`llama3`, `nomic-embed-text`)
+- Ollama — local LLM and embeddings (`llama3`, `nomic-embed-text`)
-- **LangChain / LangGraph** — агент с инструментами
+- LangChain — agent and RAG framework
 
-## Быстрый старт
+## Setup
-
-### 1. Установка зависимостей
-
-```bash
-pip install -r requirements.txt
-```
-
-### 2. Запуск Ollama и загрузка моделей
 
+### 1. Pull Ollama models
 ```bash
 ollama pull llama3
 ollama pull nomic-embed-text
 ```
 
-### 3. Запуск Qdrant (Docker)
+### 2. Start Qdrant
-
 ```bash
-docker run -d -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
+docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
-    -v qdrant_storage:/qdrant/storage \
-    qdrant/qdrant
 ```
 
-### 4. Инициализация базы знаний из директории
+### 3. Install Python dependencies
-
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+## Usage
+
+### Initialize knowledge base from a directory
 ```bash
-# Поместите .txt / .md файлы в папку docs/
 python init_knowledge_base.py ./docs
 ```
+Loads all `.txt` and `.md` files from the given directory into the vector store.
 
-### 5. Запуск интерактивного клиента
+### Run the interactive client
-
 ```bash
 python client.py
 ```
 
-## Команды в клиенте
+### Client commands
+| Command | Description |
+|---------|-------------|
+| `/add <title> \| <content>` | Add a document to the knowledge base |
+| `/search <query>` | Semantic search in the knowledge base |
+| `/quit` | Exit the client |
+| `<any text>` | Send a question to the RAG agent |
 
-| Команда | Описание |
+## Project Structure
-|---------|----------|
-| `/add <текст>` | Добавить текст в базу знаний |
-| `/add-file <путь>` | Загрузить файл в базу знаний |
-| `/search <запрос>` | Прямой семантический поиск (без агента) |
-| `/quit` | Выйти |
-| `<любой текст>` | Отправить запрос агенту |
-
-## Архитектура
 
 ```
-client.py                  ← интерактивный CLI-клиент
+.
-│
+├── vector_store.py        # Qdrant + Ollama embeddings + chunking
-├── agent.py               ← create_react_agent (llama3 + RAG-инструменты)
+├── tools.py               # @tool: search_knowledge_base, add_to_knowledge_base
-│   └── tools.py           ← @tool: search_knowledge_base, add_to_knowledge_base
+├── agent.py               # create_react_agent with RAG tools
-│
+├── init_knowledge_base.py # Load documents from directory
-└── vector_store.py        ← Qdrant + OllamaEmbeddings + RecursiveCharacterTextSplitter
+├── client.py              # Interactive CLI client
-
+└── requirements.txt
-init_knowledge_base.py     ← загрузка документов из директории
 ```