Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Ce MCP améliore les grands modèles de langage en utilisant une approche augmentée par la récupération, combinant le kit de développement d'agent de Google (ADK) avec la base de données vectorielle Qdrant via le serveur MCP pour un accès précis à l'information.
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Apr 16 2025
Ce MCP améliore les grands modèles de langage en utilisant une approche augmentée par la récupération, combinant le kit de développement d'agent de Google (ADK) avec la base de données vectorielle Qdrant via le serveur MCP pour un accès précis à l'information.
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Koill
Vedettes
Qu'est-ce que Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP ?
Ce MCP est un système sophistiqué de génération augmentée par la récupération (RAG) qui tire parti du kit de développement d'agent de Google (ADK) en conjonction avec la base de données vectorielle Qdrant via le serveur MCP. Il récupère des connaissances pertinentes à partir d'un magasin de vecteurs pour compléter les réponses des LLM, améliorant ainsi la précision et la pertinence contextuelle. Adapté pour la construction de chatbots intelligents et d'assistants de connaissances, il propose l'ingestion de documents, une recherche sémantique et une interface web intégrée, ainsi qu'une intégration transparente avec diverses API, en le rendant idéal pour la gestion des connaissances d'entreprise, le support client piloté par IA et les applications de recherche.
Qui va utiliser Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP ?
- Développeurs IA
- Scientifiques des données
- Ingénieurs en connaissance
- Équipes informatiques d'entreprise
- Institutions de recherche
Comment utiliser Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP ?
- Cloner le dépôt depuis GitHub
- Configurer les variables d’environnement et les clés API
- Construire et démarrer Qdrant et le serveur MCP à l'aide de Docker Compose
- Ingérer des documents dans le système via les scripts fournis
- Exécuter le système principal avec des paramètres par défaut ou personnalisés
- Utiliser l'ADK-UI intégrée pour les tests et le débogage
Caractéristiques et Avantages Clés de Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Les fonctionnalités principales
- Recherche sémantique avec la base de données vectorielle Qdrant
- Intégration avec le kit de développement d'agent de Google (ADK)
- Serveur Model Context Protocol (MCP) pour la gestion des données
- Ingestion de documents avec extraction de texte et embedding
- Interface web intégrée pour les tests et le débogage
Les avantages
- Améliore la précision des LLM avec un contexte pertinent récupéré
- Intégration sans couture de la récupération et de la génération
- Supporte le traitement de documents à grande échelle et la gestion des connaissances
- Architecture personnalisable et extensible
- Capacités de surveillance et de débogage améliorées
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
- Construction de chatbots intelligents pour le support client
- Augmentation de la base de connaissances pour les données d'entreprise
- Projets de recherche nécessitant un accès précis à l'information
- Traitement et analyse automatisés des documents
FAQs sur Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Développeur
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