Ce MCP démontre une application de génération augmentée par récupération (RAG) qui intègre les fonctionnalités du serveur MCP, la récupération de documents via la recherche vectorielle et la connexion à l'API LLM. Il permet des réponses aux questions contextuelles et le traitement de documents, ce qui le rend adapté à la gestion des connaissances, à l'assistance à la recherche et au développement de chatbots intelligents.
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Apr 08 2025
Ce MCP démontre une application de génération augmentée par récupération (RAG) qui intègre les fonctionnalités du serveur MCP, la récupération de documents via la recherche vectorielle et la connexion à l'API LLM. Il permet des réponses aux questions contextuelles et le traitement de documents, ce qui le rend adapté à la gestion des connaissances, à l'assistance à la recherche et au développement de chatbots intelligents.
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Apr 08 2025
Hulk Pham
Vedettes
Qu'est-ce que Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server ?
Ce MCP fournit une solution complète de génération augmentée par récupération en combinant la récupération de documents via la recherche vectorielle avec ChromaDB, la gestion du contexte et la construction de prompts avec les API LLM. Le système se connecte à un serveur MCP, permettant une gestion efficace des documents, une génération de prompts contextuels et une amélioration de la précision des réponses. Il prend en charge des applications telles que les bases de connaissances, les outils de recherche et les chatbots IA qui nécessitent l'intégration de données externes avec des modèles de langage pour des résultats précis et contextuellement pertinents.
Qui va utiliser Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server ?
- Chercheurs en IA
- Développeurs
- Travailleurs du savoir
- Développeurs de chatbots
- Scientifiques des données
Comment utiliser Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server ?
- Étape 1 : Cloner le dépôt depuis GitHub
- Étape 2 : Installer les dépendances avec 'pip install -r requirements.txt'
- Étape 3 : Configurer les variables d'environnement dans le fichier .env, y compris OPENAI_API_KEY
- Étape 4 : Se connecter au serveur MCP via l'IDE ou l'outil préféré
- Étape 5 : Utiliser l'outil process_query pour poser des questions ou traiter des documents
Caractéristiques et Avantages Clés de Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server
Les fonctionnalités principales
- Intégration du serveur MCP
- Récupération de documents avec ChromaDB
- Génération de prompts contextuels
- Intégration de l'API LLM
Les avantages
- Précision accrue de la récupération de documents
- Réponses contextuellement pertinentes
- Intégration transparente avec l'infrastructure MCP
- Soutient la gestion des connaissances et la recherche en IA
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server
- Réponse aux questions de base de connaissances
- Assistance à la recherche
- Traitement et récupération de documents
- Développement de chatbots intelligents
FAQs sur Retrieval-Augmented Generation (RAG) with MCP Server
Développeur
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