RecurSearch

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RecurSearch bietet verkettbare, rekursive Suchen in Dokumentenspeichern mit Vektorembeddings und Metadatenfiltern. Es verfeinert Abfragen bei jedem Schritt, fasst Zwischenresultate zusammen und grenzt die relevantesten Informationen für KI-Agenten und RAG-Workflows schrittweise ein.
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May 04 2025
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Was ist RecurSearch?

RecurSearch ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der rekursive semantische Suche zur Verbesserung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-Agenten-Workflows eingesetzt wird. Benutzer definieren eine Suchpipeline, die Abfragen und Dokumente in Vektorräume einbettet, anschließend Abfragen auf Basis früherer Ergebnisse iterativ verfeinert, Metadaten- oder Schlüsselwortfilter anwendet und Ergebnisse zusammenfasst oder aggregiert. Dieser schrittweise Verfeinerungsprozess führt zu höherer Genauigkeit, reduziert API-Aufrufe und hilft Agenten, tief verschachtelte oder kontextspezifische Informationen aus großen Sammlungen zu erkennen.

Wer wird RecurSearch verwenden?

  • KI-Entwickler, die RAG-Chatbots bauen
  • Datenwissenschaftler, die an semantischer Suche arbeiten
  • Forschungsingenieure, die Wissen entdecken
  • Softwareteams, die Dokumenten-QA integrieren

Wie verwendet man RecurSearch?

  • Schritt 1: pip install recursearch
  • Schritt 2: RecursiveSearcher aus recursearch importieren
  • Schritt 3: Ihr Vektorspeicher (FAISS/Pinecone/Weaviate) initialisieren
  • Schritt 4: RecursiveSearcher mit Embedding-Modell und Filtern konfigurieren
  • Schritt 5: .search_recursive(query, depth, options) aufrufen
  • Schritt 6: Rückkehrende Zusammenfassungen oder Dokumente in Ihren Workflow integrieren

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von RecurSearch

Die Hauptfunktionen

  • Kettbare rekursive semantische Suche
  • Vektorembedding-Integration (FAISS, Pinecone, Weaviate)
  • Metadaten- und Schlüsselwortfilterung
  • Zwischenergebniszusammenfassung
  • Anpassbare Rekursionstiefe und Verzweigung

Die Vorteile

  • Höhere Präzision durch iterative Verfeinerung
  • Reduzierte API- und Verarbeitungskosten
  • Einfache Integration in bestehende RAG-/Agenten-Workflows
  • Skalierbar für große Dokumentensammlungen
  • Open Source und erweiterbar

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von RecurSearch

  • Aufbau von Retrieval-Augmented Generation Chatbots
  • Recherchen zu juristischen Dokumenten und Klauselerkennung
  • Wissenschaftliche Literaturwissensermittlung
  • Mehrstufige Kundensupport-Wissensabfrage
  • Unternehmensinternes Intranet-Suchsystem mit Kontextverfeinerung

FAQs zu RecurSearch

Unternehmensinformationen zu RecurSearch

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von RecurSearch?

  • LangChain
  • Haystack
  • LlamaIndex
  • Weaviate
  • Pinecone

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