Le dépôt fournit un tutoriel étape par étape et une implémentation de référence pour créer un agent AI basé sur ReAct utilisant DeepSeek pour la récupération vectorielle en haute dimension. Il couvre la configuration de l'environnement, l'installation des dépendances, et la configuration des magasins de vecteurs pour des données personnalisées. L'agent utilise le motif ReAct pour combiner les traces de raisonnement avec des recherches de connaissances externes, résultant en des réponses transparentes et explicables. Les utilisateurs peuvent étendre le système en intégrant des chargeurs de documents supplémentaires, en ajustant les modèles de prompts, ou en échangeant les bases de données vectorielles. Ce cadre flexible permet aux développeurs et chercheurs de prototyper rapidement des agents conversationnels puissants, capables de raisonner, de récupérer et d'interagir sans effort avec diverses sources de connaissances en quelques lignes de code Python.

KoG Playground est une plateforme open-source basée sur le navigateur, conçue pour simplifier le développement d'agents de génération augmentée par récupération (RAG). Elle se connecte à des bases de données vectorielles populaires comme Pinecone ou FAISS, permettant aux utilisateurs d'ingérer des corpus de texte, de calculer des embeddings et de configurer visuellement des pipelines de récupération. L'interface offre des composants modulaires pour définir des modèles de prompts, des backends LLM (OpenAI, Hugging Face) et des gestionnaires de chaîne. Des logs en temps réel affichent l'utilisation des tokens et les métriques de latence pour chaque appel API, aidant ainsi à optimiser la performance et le coût. Les utilisateurs peuvent ajuster les seuils de similarité, les algorithmes de re-ranking et les stratégies de fusion des résultats à la volée, puis exporter leur configuration sous forme d'extraits de code ou de projets reproductibles. KoG Playground facilite le prototypage pour les chatbots basés sur la connaissance, les applications de recherche sémantique et les assistants IA personnalisés avec peu de programmation nécessaire.