El repositorio ofrece un tutorial paso a paso y una implementación de referencia para crear un agente de IA basado en ReAct que utilice DeepSeek para recuperación vectorial de alta dimensión. Cubre la configuración del entorno, la instalación de dependencias y la configuración de las tiendas de vectores para datos personalizados. El agente emplea el patrón ReAct para combinar las trayectorias de razonamiento con búsquedas de conocimientos externas, resultando en respuestas transparentes y explicables. Los usuarios pueden ampliar el sistema integrando cargadores de documentos adicionales, ajustando plantillas de prompts o intercambiando bases de datos vectoriales. Este marco flexible permite a desarrolladores e investigadores crear prototipos rápidamente de agentes conversacionales potentes que razonan, recuperan e interactúan sin problemas con diversas fuentes de conocimiento en pocas líneas de código Python.

Pongo se integra en tu pipeline RAG existente para mejorar su rendimiento optimizando los resultados de búsqueda. Utiliza técnicas avanzadas de filtrado semántico para reducir las salidas incorrectas y mejorar la precisión y eficiencia general de las búsquedas. Ya sea que tengas una amplia colección de documentos o requisitos de consulta extensos, Pongo puede manejar hasta 1 mil millones de documentos, haciendo que tu proceso de búsqueda sea más rápido y confiable.