Le chercheur local RAG Deepseek combine les capacités puissantes de crawl et d'indexation de fichiers de Deepseek avec une recherche sémantique basée sur des vecteurs et une inférence locale de LLM pour créer un agent autonome de génération augmentée par récupération (RAG). Les utilisateurs configurent un répertoire pour indexer divers formats de documents – PDF, Markdown, texte, etc. – tout en intégrant des modèles d'embedding personnalisés via FAISS ou d'autres magasins vectoriels. Les requêtes sont traitées via des modèles open source locaux (par exemple, GPT4All, Llama) ou des API distantes, renvoyant des réponses concises ou des résumés basés sur le contenu indexé. Avec une interface CLI intuitive, des modèles de prompt personnalisables et une prise en charge des mises à jour incrémentielles, l'outil garantit la confidentialité des données et l'accessibilité hors ligne pour les chercheurs, développeurs et travailleurs du savoir.

Azure AI Foundry Agents Samples offre aux développeurs un ensemble riche de scénarios illustrant comment exploiter les SDK et services Azure AI Foundry. Il inclut des agents conversationnels avec mémoire à long terme, des agents planificateurs décomposant des tâches complexes, des agents avec outils appelant des API externes, et des agents multimodaux combinant texte, vision et parole. Chaque exemple est préconfiguré avec des configurations d'environnement, une orchestration LLM, une recherche vectorielle et une télémétrie pour accélérer la mise en prototype et le déploiement de solutions IA robustes sur Azure.