RecurSearch
0 ReseñasRecurSearch ofrece búsquedas en cadena y recursivas en almacenes de documentos usando incrustaciones vectoriales y filtros de metadatos. Refina las consultas en cada paso, resume resultados intermedios y reduce progresivamente a la información más relevante para agentes de IA y flujos de trabajo RAG.
Plataformas y frameworks de IA
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RecurSearch
RecurSearch ofrece búsquedas en cadena y recursivas en almacenes de documentos usando incrustaciones vectoriales y filtros de metadatos. Refina las consultas en cada paso, resume resultados intermedios y reduce progresivamente a la información más relevante para agentes de IA y flujos de trabajo RAG.
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¿Qué es RecurSearch?
RecurSearch es una biblioteca de Python de código abierto diseñada para mejorar la generación aumentada por recuperación (RAG) y los flujos de trabajo de agentes de IA mediante búsqueda semántica recursiva. Los usuarios definen un pipeline de búsqueda que incrusta consultas y documentos en espacios vectoriales, luego refina iterativamente las consultas basándose en resultados previos, aplica filtros de metadatos o palabras clave, y resume o agrega hallazgos. Este refinamiento paso a paso proporciona mayor precisión, reduce llamadas API y ayuda a los agentes a identificar información profundamente anidada o específica del contexto a partir de grandes corpus.
¿Quién usará RecurSearch?
- Desarrolladores de IA que construyen chatbots RAG
- Científicos de datos que trabajan en búsqueda semántica
- Ingenieros de investigación que exploran descubrimiento de conocimiento
- Equipos de software que integran QA basada en documentos
¿Cómo usar RecurSearch?
- Paso 1: pip install recursearch
- Paso 2: Importar RecursiveSearcher desde recursearch
- Paso 3: Inicializar tu almacenamiento vectorial (FAISS/Pinecone/Weaviate)
- Paso 4: Configurar RecursiveSearcher con modelo de incrustación y filtros
- Paso 5: Llamar a .search_recursive(query, depth, options)
- Paso 6: Procesar e integrar los resúmenes o documentos devueltos en tu pipeline
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de RecurSearch
Las características principales
- Búsqueda semántica recursiva enlazable
- Integración de incrustaciones vectoriales (FAISS, Pinecone, Weaviate)
- Filtrado por metadatos y palabras clave
- Resumen de resultados intermedios
- Profundidad y ramificación configurables
Los beneficios
- Mayor precisión mediante refinamiento iterativo
- Reducción de costos API y cómputo
- Fácil integración en flujos RAG/agent existentes
- Escalable en grandes colecciones de documentos
- De código abierto y extensible
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de RecurSearch
- Construcción de chatbots RAG
- Análisis profundo de documentos legales y extracción de cláusulas
- Descubrimiento de conocimientos en literatura científica
- Recuperación de conocimiento en múltiples etapas para soporte al cliente
- Búsqueda en intranet corporativo con refinamiento de contexto
FAQs sobre RecurSearch
Información de la Compañía RecurSearch
Reseñas de RecurSearch
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de RecurSearch?
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- Weaviate
- Pinecone
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