Build ChromaDB + Tavily RAG agent with Ollama embeddings, local/web tools, create_agent routing, and CLI ingest flow.: add README.md

2026-06-16 13:12:12 +00:00
parent db14f9df87
commit 575e0957b7
1 changed files with 46 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,46 @@
+# RAG agent with ChromaDB and Tavily
+
+CLI-агент, который выбирает между локальной базой знаний и веб-поиском:
+
+- `search_local_kb` ищет по локальным документам в `ChromaDB`
+- `web_search` ищет в интернете через `Tavily`
+- агент сам выбирает источник и в финальном ответе указывает `Источник: chromadb` или `Источник: tavily`
+
+## Установка
+
+```bash
+ollama pull llama3
+ollama pull nomic-embed-text
+
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+Создайте `.env`:
+
+```bash
+TAVILY_API_KEY=your_api_key
+```
+
+## Загрузка документов
+
+Перед демонстрацией загрузите тестовые документы:
+
+```bash
+python main.py --ingest documents
+```
+
+## Запуск чата
+
+```bash
+python main.py
+```
+
+Для выхода используйте `exit`.
+
+## Структура
+
+- `vectorstore.py` — `Chroma` + `OllamaEmbeddings`, загрузка и чанкинг документов
+- `tools.py` — инструменты `search_local_kb` и `web_search`
+- `agent.py` — `create_agent` с маршрутизацией local vs web
+- `main.py` — CLI и команда `--ingest`
+- `documents/` — тестовые `.txt`/`.md` файлы для демонстрации