RecurSearch는 재귀적 의미 검색을 가능하게 하여 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 및 AI 에이전트 워크플로우를 향상시키도록 설계된 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 사용자는 쿼리와 문서를 벡터 공간에 임베딩하는 검색 파이프라인을 정의한 후, 이전 결과를 기반으로 쿼리를 반복적으로 정제하고, 메타데이터 또는 키워드 필터를 적용하며, 결과를 요약 또는 집계합니다. 이러한 단계별 정제를 통해 정밀도가 향상되고, API 호출이 줄어들며, 에이전트가 대용량 코퍼스에서 깊이 중첩되거나 문맥 특화된 정보를 추출하는데 도움을 줍니다.

Pongo는 기존 RAG 파이프라인에 통합되어 검색 결과를 최적화하여 성능을 향상시킵니다. 고급 의미 필터링 기법을 사용하여 잘못된 출력을 줄이고 검색의 전반적인 정확도와 효율성을 개선합니다. 방대한 문서 컬렉션이나 광범위한 쿼리 요구 사항이 있는 경우에도 Pongo는 최대 10억 개의 문서를 처리할 수 있어 검색 프로세스를 더욱 빠르고 신뢰할 수 있게 만듭니다.