Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
このMCPは、Googleのエージェント開発キット（ADK）をQdrantベクトルデータベースとMCPサーバーを通じて組み合わせ、正確な情報取得のために大規模な言語モデルを強化します。
追加日：
作成者：
Apr 16 2025
このMCPは、Googleのエージェント開発キット（ADK）をQdrantベクトルデータベースとMCPサーバーを通じて組み合わせ、正確な情報取得のために大規模な言語モデルを強化します。
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Apr 16 2025
Koill
フィーチャー
Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCPとは？
このMCPは、Googleのエージェント開発キット（ADK）をQdrantベクトルデータベースとMCPサーバーとともに活用した高機能の取得強化生成（RAG）システムです。ベクトルストアから関連する知識を取得してLLMの応答を強化し、精度と文脈の関連性を向上させます。インテリジェントなチャットボットや知識アシスタントの構築に適しており、文書の取り込み、セマンティック検索、統合されたWeb UIを特徴とし、さまざまなAPIとのシームレスな統合が可能です。企業の知識管理、AI駆動のカスタマーサポート、研究アプリケーションに最適です。
誰がRetrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCPを使うの？
- AI開発者
- データサイエンティスト
- 知識エンジニア
- エンタープライズITチーム
- 研究機関
Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCPの使い方は？
- GitHubからリポジトリをクローンする
- 環境変数とAPIキーを設定する
- Docker Composeを使用してQdrantとMCPサーバーを構築および起動する
- 提供されたスクリプトを使用して文書をシステムに取り込む
- デフォルトまたはカスタム設定でメインシステムを実行する
- テストおよびデバッグ用の内蔵ADK-UIを使用する
Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCPの主な特長・利点
コア機能
- Qdrantベクトルデータベースによるセマンティック検索
- Googleのエージェント開発キット（ADK）との統合
- データ処理用のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー
- テキスト抽出と埋め込みを伴う文書取り込み
- テストおよびデバッグ用の内蔵Web UI
利点
- 関連性のある取得されたコンテキストによりLLMの精度を向上
- 取得と生成のシームレスな統合
- 大規模な文書処理と知識管理をサポート
- カスタマイズ可能で拡張可能なアーキテクチャ
- 強化された監視とデバッグ機能
Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCPの主な使用ケース・アプリケーション
- カスタマーサポート用のインテリジェントなチャットボットの構築
- 企業データの知識ベースの拡充
- 正確な情報取得が必要な研究プロジェクト
- 自動化された文書処理と分析
Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCPのFAQs
開発者
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