Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Este MCP mejora los grandes modelos de lenguaje utilizando un enfoque aumentado por recuperación, combinando el Kit de Desarrollo de Agentes de Google (ADK) con la base de datos vectorial Qdrant a través del servidor MCP para una recuperación precisa de información.
Añadido el:
Creado por:
Apr 16 2025
Este MCP mejora los grandes modelos de lenguaje utilizando un enfoque aumentado por recuperación, combinando el Kit de Desarrollo de Agentes de Google (ADK) con la base de datos vectorial Qdrant a través del servidor MCP para una recuperación precisa de información.
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Koill
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¿Qué es Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP?
Este MCP es un sistema sofisticado de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) que aprovecha el Kit de Desarrollo de Agentes de Google (ADK) junto con la base de datos vectorial Qdrant a través del servidor MCP. Recupera conocimientos relevantes de una tienda de vectores para aumentar las respuestas de LLM, mejorando la precisión y la relevancia del contexto. Adecuado para la construcción de chatbots inteligentes y asistentes de conocimiento, cuenta con ingestión de documentos, búsqueda semántica y una interfaz web integrada, además de una integración fluida con varias API, lo que lo hace ideal para la gestión del conocimiento empresarial, el soporte al cliente impulsado por IA y aplicaciones de investigación.
¿Quién usará Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP?
- Desarrolladores de IA
- Científicos de datos
- Ingenieros de conocimiento
- Equipos de IT empresarial
- Instituciones de investigación
¿Cómo usar Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP?
- Clonar el repositorio desde GitHub
- Configurar variables de entorno y claves API
- Construir y iniciar Qdrant y el servidor MCP utilizando Docker Compose
- Ingerir documentos en el sistema a través de los scripts proporcionados
- Ejecutar el sistema principal con configuraciones predeterminadas o personalizadas
- Usar la interfaz ADK-UI integrada para pruebas y depuración
Características y Beneficios Clave de Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Las características principales
- Búsqueda semántica con la base de datos vectorial Qdrant
- Integración con el Kit de Desarrollo de Agentes de Google (ADK)
- Servidor del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para manejo de datos
- Ingestión de documentos con extracción de texto y embedding
- Interfaz web integrada para pruebas y depuración
Los beneficios
- Mejora la precisión de LLM con contexto recuperado relevante
- Integración fluida de recuperación y generación
- Soporta el procesamiento de documentos a gran escala y la gestión del conocimiento
- Arquitectura personalizable y extensible
- Capacidades de monitoreo y depuración mejoradas
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
- Construcción de chatbots inteligentes para soporte al cliente
- Aumento de la base de conocimientos para datos empresariales
- Proyectos de investigación que requieren recuperación precisa de información
- Procesamiento y análisis de documentos automatizados
FAQs sobre Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Desarrollador
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