Multi-Agent-RAG est une boîte à outils Python open-source qui définit des agents d'IA modulaires— récupération, raisonnement et réponse— pour construire des pipelines de génération augmentée par récupération flexibles. Il simplifie l'orchestration d'agents spécialisés pour récupérer des données du domaine, raisonner sur l'information, et générer des réponses précises, améliorant ainsi la précision et la maintenabilité dans les applications RAG complexes.
Multi-Agent-RAG est une boîte à outils Python open-source qui définit des agents d'IA modulaires— récupération, raisonnement et réponse— pour construire des pipelines de génération augmentée par récupération flexibles. Il simplifie l'orchestration d'agents spécialisés pour récupérer des données du domaine, raisonner sur l'information, et générer des réponses précises, améliorant ainsi la précision et la maintenabilité dans les applications RAG complexes.
Multi-Agent-RAG offre un cadre modulaire pour construire des applications de génération augmentée par récupération (RAG) en orchestrant plusieurs agents d'IA spécialisés. Les développeurs configurent des agents individuels : un agent de récupération connecte des magasins vectoriels pour extraire des documents pertinents ; un agent de raisonnement effectue une analyse en chaîne de pensée ; et un agent de génération synthétise les réponses finales en utilisant de grands modèles de langage. Le framework supporte des extensions via plugins, des prompts configurables, et une journalisation complète, permettant une intégration transparente avec des API LLM populaires et des bases de données vectorielles pour améliorer la précision RAG, la scalabilité, et l'efficacité du développement.
Qui va utiliser Multi-Agent-RAG ?
Data scientists
Chercheurs en IA
Ingénieurs en apprentissage automatique
Développeurs logiciels construisant des systèmes RAG
Comment utiliser Multi-Agent-RAG ?
Étape 1 : Installez Multi-Agent-RAG via pip ou depuis GitHub.
Étape 2 : Configurez votre magasin vectoriel et vos clés API dans le fichier de paramètres.
Étape 3 : Définissez les rôles et prompts des agents dans la configuration de pipeline.
Étape 4 : Initialisez le orchestrateur MultiAgentRAG avec votre configuration.
Étape 5 : Exécutez l'orchestrateur pour récupérer des documents, raisonner, et générer des réponses.
Plateforme
mac
windows
linux
Caractéristiques et Avantages Clés de Multi-Agent-RAG
Les fonctionnalités principales
Orchestration multi-agent modulaire
Agent de récupération pour l'extraction de documents dans une base vectorielle
Agent de raisonnement pour l'analyse en chaîne de pensée
Agent de génération pour la synthèse des réponses finales
Système d'extension basé sur plugins
Prompts et pipelines d'agents configurables
Support pour les modèles OpenAI et Hugging Face
Journalisation et traçage des interactions des agents
Les avantages
Amélioration de la précision des réponses grâce à des rôles d'agents spécialisés
Pipelines RAG évolutifs et parallélisables
Hautement personnalisable et extensible
Intégration transparente avec les bases vectorielles et LLM existants
Licence MIT open-source avec support communautaire
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Multi-Agent-RAG
Questions-réponses intensives en connaissances
Assistants chatbot basés sur des documents
Support client automatisé avec récupération de contexte
Résumé et Q&A de documents de recherche
Intégration de bases de connaissances d'entreprise
Marvin by Mintlify est un assistant de documentation alimenté par l'IA qui fournit des réponses contextuelles et des exemples de code à partir de la documentation de votre projet.