Der lokale RAG-Forscher Deepseek kombiniert die leistungsstarken Datei-Crawling- und Indexierungsfähigkeiten von Deepseek mit vektorbasierter semantischer Suche und lokaler LLM-Inferenz, um einen eigenständigen Retrieval-augmented-generation-(RAG)-Agenten zu erstellen. Benutzer konfigurieren ein Verzeichnis zur Indexierung verschiedener Dokumentformate – einschließlich PDF, Markdown, Text und mehr – wobei anpassbare Einbettungsmodelle via FAISS oder anderen Vektor-Speichern integriert werden. Anfragen werden über lokale Open-Source-Modelle (z. B. GPT4All, Llama) oder entfernte APIs verarbeitet, um prägnante Antworten oder Zusammenfassungen basierend auf den indexierten Inhalten zu liefern. Mit einer intuitiven CLI, anpassbaren Prompt-Vorlagen und Unterstützung für inkrementelle Updates stellt das Tool Datenschutz und offline-Zugriff für Forscher, Entwickler und Wissensarbeiter sicher.

Azure AI Foundry Agents Samples bietet Entwicklern eine Vielzahl von Beispielszenarien, die zeigen, wie man Azure AI Foundry SDKs und Dienste nutzt. Es beinhaltet Konversationsagenten mit langfristigem Speicher, Planer-Agenten, die komplexe Aufgaben zerlegen, toolgestützte Agenten, die externe APIs aufrufen, und multimodale Agenten, die Text, Vision und Sprache kombinieren. Jedes Beispiel ist vor-konfiguriert mit Umgebungssetup, LLM-Orchestrierung, Vektorsuche und Telemetrie, um die Prototypenentwicklung und den Einsatz robuster KI-Lösungen auf Azure zu beschleunigen.