Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Este MCP melhora grandes modelos de linguagem utilizando uma abordagem aumentada por recuperação, combinando o Kit de Desenvolvimento de Agentes do Google (ADK) com o banco de dados vetorial Qdrant através do servidor MCP para uma recuperação precisa de informações.
Adicionado em:
Criado por:
Apr 16 2025
Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Este MCP melhora grandes modelos de linguagem utilizando uma abordagem aumentada por recuperação, combinando o Kit de Desenvolvimento de Agentes do Google (ADK) com o banco de dados vetorial Qdrant através do servidor MCP para uma recuperação precisa de informações.
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Apr 16 2025
Koill
Em Destaque
O que é Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP?
Este MCP é um sistema sofisticado de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) que alavanca o Kit de Desenvolvimento de Agentes do Google (ADK) juntamente com o banco de dados vetorial Qdrant via servidor MCP. Ele recupera conhecimento relevante de uma loja de vetores para aumentar as respostas de LLM, melhorando a precisão e a relevância do contexto. Adequado para construir chatbots inteligentes e assistentes de conhecimento, possui ingestão de documentos, busca semântica e uma interface web integrada, além de uma integração perfeita com várias APIs, tornando-o ideal para gerenciamento de conhecimento corporativo, suporte ao cliente impulsionado por IA e aplicações de pesquisa.
Quem usará Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP?
- Desenvolvedores de IA
- Cientistas de Dados
- Engenheiros de Conhecimento
- Equipes de TI Empresarial
- Instituições de Pesquisa
Como usar Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP?
- Clone o repositório do GitHub
- Configure variáveis de ambiente e chaves API
- Construa e inicie o Qdrant e o servidor MCP usando Docker Compose
- Ingestão de documentos no sistema através dos scripts fornecidos
- Execute o sistema principal com configurações padrão ou personalizadas
- Use a ADK-UI embutida para testes e depuração
Características e Benefícios Principais de Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Principais recursos
- Busca semântica com o banco de dados vetorial Qdrant
- Integração com o Kit de Desenvolvimento de Agentes do Google (ADK)
- Servidor do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para manuseio de dados
- Ingestão de documentos com extração de texto e embedding
- Interface web integrada para testes e depuração
Os benefícios
- Melhora a precisão do LLM com contexto relevante recuperado
- Integração perfeita de recuperação e geração
- Suporta o processamento de documentos em larga escala e gerenciamento de conhecimento
- Arquitetura personalizável e extensível
- Capacidades aprimoradas de monitoramento e depuração
Principais Casos de Uso & Aplicações de Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
- Construção de chatbots inteligentes para suporte ao cliente
- Aumento da base de conhecimento para dados corporativos
- Projetos de pesquisa que requerem recuperação precisa de informações
- Processamento e análise automatizados de documentos
FAQs sobre Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Desenvolvedor
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