From a816fb5a4973210f8b5f0bbfec0754fd3a81f294 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=D0=A0=D0=B8=D0=BD=D0=B0=D1=80=20=D0=9C=D0=B8=D1=80=D0=B7?=
 =?UTF-8?q?=D0=B0=D0=B3=D0=B8=D1=82=D0=BE=D0=B2?= <mirzagitov03@mail.ru>
Date: Wed, 17 Jun 2026 13:09:56 +0000
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=9E=D0=B1=D0=BD=D0=BE=D0=B2=D0=BB=D0=B5?=
 =?UTF-8?q?=D0=BD=20vectorstore.py:=20remove=20README.md?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 README.md | 46 ----------------------------------------------
 1 file changed, 46 deletions(-)
 delete mode 100644 README.md

diff --git a/README.md b/README.md
deleted file mode 100644
index c625266..0000000
--- a/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,46 +0,0 @@
-# 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