RecurSearch
0 AvaliaçõesRecurSearch oferece buscas encadeáveis e recursivas em armazéns de documentos usando embeddings vetoriais e filtros de metadados. Ele refina consultas a cada etapa, resume resultados intermediários e reduz progressivamente para as informações mais relevantes para agentes de IA e fluxos de trabalho RAG.
Plataformas e Frameworks de IA
Pesquisa
Processamento de Informação
#busca semântica
#fluxos de trabalho de agentes de IA
#biblioteca de código aberto
#incorporação de vetores
#filtragem de dados
#refinamento recursivo de consultas
#marcação de metadados
#busca econômica
#Resumo de Documentos
#recuperação iterativa de informações
#Soluções de Busca Escaláveis
#integração RAG
#Otimização de consultas
#recuperação de informações aninhadas
#aumento de precisão
#design de pipeline de consultas
#redução de chamadas API
#manipulação de grandes corpora
#eficiência em buscas de dados
#insights impulsionados por IA
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RecurSearch oferece buscas encadeáveis e recursivas em armazéns de documentos usando embeddings vetoriais e filtros de metadados. Ele refina consultas a cada etapa, resume resultados intermediários e reduz progressivamente para as informações mais relevantes para agentes de IA e fluxos de trabalho RAG.
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NanoPic
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O que é RecurSearch?
RecurSearch é uma biblioteca de Python de código aberto projetada para melhorar a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e fluxos de trabalho de agentes de IA, permitindo busca semântica recursiva. Os usuários definem uma pipeline de busca que incorpora consultas e documentos em espaços vetoriais, então refinam iterativamente as consultas com base nos resultados anteriores, aplicam filtros de metadados ou palavras-chave e resumem ou agregam descobertas. Esse refinamento passo a passo resulta em maior precisão, reduz chamadas de API e ajuda os agentes a extrair informações profundamente aninhadas ou específicas de contexto de grandes coleções.
Quem usará RecurSearch?
- Desenvolvedores de IA construindo chatbots RAG
- Cientistas de dados trabalhando com busca semântica
- Engenheiros de pesquisa explorando descoberta de conhecimento
- Equipes de software integrando QA de documentos
Como usar RecurSearch?
- Passo 1: pip install recursearch
- Passo 2: Importar RecursiveSearcher de recursearch
- Passo 3: Inicializar seu armazenamento vetorial (FAISS/Pinecone/Weaviate)
- Passo 4: Configurar RecursiveSearcher com modelo de embedding e filtros
- Passo 5: Chamar .search_recursive(consulta, profundidade, opções)
- Passo 6: Processar e integrar resumos ou documentos retornados ao seu pipeline
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características e Benefícios Principais de RecurSearch
Principais recursos
- Busca semântica recursiva encadeável
- Integração de embeddings vetoriais (FAISS, Pinecone, Weaviate)
- Filtragem por metadados e palavras-chave
- Sumarização de resultados intermediários
- Profundidade de recursão e ramificação configuráveis
Os benefícios
- Maior precisão por refinamento iterativo
- Redução de custos com API e computação
- Integração fácil em fluxos de trabalho RAG/agent existentes
- Escalável em grandes coleções de documentos
- Código aberto e extensível
Principais Casos de Uso & Aplicações de RecurSearch
- Construção de chatbots com Geração Aumentada por Recuperação
- Análise detalhada de documentos legais e extração de cláusulas
- Descoberta de conhecimento em literatura científica
- Recuperação de conhecimento em múltiplas etapas para suporte ao cliente
- Busca em intranet corporativa com refinamento de contexto
FAQs sobre RecurSearch
Informações da Empresa RecurSearch
Avaliações de RecurSearch
5/5
Principais Concorrentes e Alternativas de RecurSearch?
- LangChain
- Haystack
- LlamaIndex
- Weaviate
- Pinecone
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