RecurSearchは、再帰的な意味検索を可能にし、Retrieval-Augmented Generation（RAG）やAIエージェントのワークフローを向上させるためのオープンソースのPythonライブラリです。ユーザーはクエリとドキュメントをベクトル空間に埋め込み、前回の結果に基づいてクエリを繰り返し洗練し、メタデータやキーワードのフィルターを適用し、結果を要約または集約します。このステップごとの洗練により、精度が向上し、API呼び出しを削減し、エージェントが大規模なコーパスから深くネストされたまたはコンテキスト固有の情報を抽出しやすくなります。

Pongoは既存のRAGパイプラインに統合され、検索結果を最適化することでパフォーマンスを向上させます。進んだ意味的フィルタリング技術を使用して、不正確な出力を減らし、検索の全体的な精度と効率を向上させます。膨大な文書のコレクションや広範なクエリ要件があっても、Pongoは10億件の文書まで処理でき、検索プロセスを迅速かつ信頼性の高いものにします。