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.

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.