Multi-Agent-RAG — это набор инструментов на Python с открытым исходным кодом, который определяет модульных AI-агентов — для поиска, рассуждений и ответа — для построения гибких цепочек генерации с допуском поиска. Он упрощает координацию специализированных агентов для получения данных, анализа информации и точного формирования ответов, повышая точность и поддерживаемость в сложных приложениях RAG.
Multi-Agent-RAG — это набор инструментов на Python с открытым исходным кодом, который определяет модульных AI-агентов — для поиска, рассуждений и ответа — для построения гибких цепочек генерации с допуском поиска. Он упрощает координацию специализированных агентов для получения данных, анализа информации и точного формирования ответов, повышая точность и поддерживаемость в сложных приложениях RAG.
Multi-Agent-RAG предоставляет модульную структуру для создания приложений на базе генерации с дополнением поиска, управляя несколькими специализированными AI-агентами. Разработчики настраивают отдельных агентов: агент поиска подключается к векторным хранилищам для получения релевантных документов; агент рассуждений выполняет цепочку мыслей; агент генерации синтезирует окончательные ответы с помощью больших языковых моделей. Фреймворк поддерживает расширения через плагины, настраиваемые подсказки и полный журнал действий, обеспечивая беспрепятственную интеграцию с популярными API LLM и векторными базами данных для повышения точности, масштабируемости и эффективности разработки RAG.
Кто будет использовать Multi-Agent-RAG?
учёные данных
исследователи ИИ
инженеры машинного обучения
разработчики программного обеспечения для систем RAG
Как использовать Multi-Agent-RAG?
Шаг 1: Установите Multi-Agent-RAG через pip или из GitHub.
Шаг 2: Настройте ваше векторное хранилище и ключи API в файле настроек.
Шаг 3: Определите роли и подсказки агентов в конфигурации pipeline.
Шаг 4: Инициализируйте оркестратор MultiAgentRAG с вашей конфигурацией.
Шаг 5: Запустите оркестратор для поиска документов, рассуждений и генерации ответов.
Платформа
mac
windows
linux
Ключевые Особенности и Преимущества Multi-Agent-RAG
Основные функции
Модульная оркестрация нескольких агентов
Агент поиска для получения документов из векторных баз данных
Агент рассуждений для анализа цепочек мыслей
Агент генерации для формирования окончательных ответов
Система расширений на основе плагинов
Настраиваемые подсказки и пайплайны агентов
Поддержка моделей OpenAI и Hugging Face
Логирование и отслеживание взаимодействий агентов
Преимущества
Повышенная точность ответов за счет специализированных ролей агентов
Масштабируемые и параллельные RAG-процессы
Высокая настройка и расширяемость
Бесшовная интеграция с существующими векторными хранилищами и LLM
Открытая лицензия MIT с поддержкой сообщества
Основные Сценарии Использования и Приложения Multi-Agent-RAG
Ответы на вопросы, требующие глубоких знаний
Чат-боты, основанные на документах
Автоматическая поддержка клиентов с помощью поиска контекста
Суммаризация и Q&A по исследовательским документам
Marvin от Mintlify — это помощник по документации на базе искусственного интеллекта, который предоставляет ответ с учетом контекста и примеры кода из документации вашего проекта.