- Passo 1: Instale o MindSearch via pip: pip install mindsearch
- Passo 2: Configure um banco de dados vetorial e selecione um modelo de embedding
- Passo 3: Prepare e indexe documentos usando o indexador do MindSearch
- Passo 4: Inicialize o retrievedor e o pipeline com configurações
- Passo 5: Envie consultas de usuários através da API do cliente do MindSearch
- Passo 6: MindSearch recupera, reclassifica e monta prompts para o LLM
- Passo 7: Receba e processe as respostas geradas pelo seu LLM