이 저장소는 DeepSeek를 활용하여 고차원 벡터 검색을 수행하는 ReAct 기반 AI 에이전트 제작을 위한 단계별 튜토리얼과 참조 구현체를 제공합니다. 환경 세팅, 의존성 설치, 맞춤 데이터용 벡터 저장소 구성 등을 다루며, 에이전트는 ReAct 패턴을 활용하여 추론과 외부 지식 검색을 결합해 투명하고 설명 가능한 답변을 만들어냅니다. 사용자들은 추가 문서 로더 연동, 프롬프트 템플릿 조정, 벡터 데이터베이스 교체 등을 통해 시스템을 확장할 수 있으며, 이 유연한 프레임워크는 개발자와 연구자가 간단한 파이썬 코드로 강력한 대화형 에이전트를 빠르게 프로토타이핑할 수 있게 합니다.

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.