RecurSearch est une bibliothèque Python open-source conçue pour améliorer la génération augmentée par récupération (RAG) et les workflows d'agents IA en permettant une recherche sémantique récursive. Les utilisateurs définissent un pipeline de recherche qui embed des requêtes et des documents dans des espaces vectoriels, puis affineit itérativement les requêtes en fonction des résultats précédents, applique des filtres de métadonnées ou de mots-clés, et résume ou agrège les résultats. Cette étape de raffinement étape par étape permet d'obtenir une précision accrue, de réduire les appels API et d'aider les agents à faire ressortir des informations profondément imbriquées ou spécifiques au contexte à partir de grands corpus.

Pongo s'intègre à votre pipeline RAG existant pour améliorer ses performances en optimisant les résultats de recherche. Il utilise des techniques avancées de filtrage sémantique pour réduire les sorties incorrectes et améliorer la précision et l'efficacité globales des recherches. Que vous ayez une vaste collection de documents ou des besoins de requête étendus, Pongo peut traiter jusqu'à 1 milliard de documents, rendant votre processus de recherche plus rapide et plus fiable.