Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Этот MCP улучшает большие языковые модели, используя подход, дополненный извлечением, объединяя инструменты разработки агентов Google (ADK) с векторной базой данных Qdrant через сервер MCP для точного извлечения информации.
Добавлено:
Создано:
Apr 16 2025
Этот MCP улучшает большие языковые модели, используя подход, дополненный извлечением, объединяя инструменты разработки агентов Google (ADK) с векторной базой данных Qdrant через сервер MCP для точного извлечения информации.
Добавлено:
Created by:
Apr 16 2025
Koill
Рекомендуемые
Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP?
Этот MCP является сложной системой генерации, дополненной извлечением (RAG), которая использует инструменты разработки агента Google (ADK) совместно с векторной базой данных Qdrant через сервер MCP. Он извлекает соответствующие знания из векторного хранилища, чтобы дополнить ответы LLM, улучшая точность и актуальность контекста. Подходит для создания интеллектуальных чат-ботов и помощников по знаниям, включает загрузку документов, семантический поиск и интегрированный веб-интерфейс, а также бесшовную интеграцию с различными API, что делает его идеальным для управления корпоративными знаниями, поддержки клиентов, управляемой ИИ, и исследовательских приложений.
Кто будет использовать Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP?
- Разработчики ИИ
- Данные ученые
- Инженеры по знаниям
- ИТ-команды предприятий
- Научные учреждения
Как использовать Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP?
- Клонировать репозиторий с GitHub
- Настроить переменные окружения и API-ключи
- Создать и запустить Qdrant и сервер MCP с помощью Docker Compose
- Загрузить документы в систему через предоставленные скрипты
- Запустить основную систему с настройками по умолчанию или пользовательскими
- Использовать встроенный интерфейс ADK-UI для тестирования и отладки
Ключевые Особенности и Преимущества Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Основные функции
- Семантический поиск с векторной базой данных Qdrant
- Интеграция с инструментами разработки агента Google (ADK)
- Сервер протокола контекста модели (MCP) для управления данными
- Загрузка документов с извлечением текста и встраиванием
- Встроенный веб-интерфейс для тестирования и отладки
Преимущества
- Улучшает точность LLM за счет реплицированного контекста
- Бесшовная интеграция извлечения и генерации
- Поддерживает обработку больших объемов документов и управление знаниями
- Настраиваемая и расширяемая архитектура
- Улучшенные возможности мониторинга и отладки
Основные Сценарии Использования и Приложения Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
- Создание интеллектуальных чат-ботов для поддержки клиентов
- Дополнение базы знаний корпоративных данных
- Научные проекты, требующие точного извлечения информации
- Автоматизированная обработка и анализ документов
Часто Задаваемые Вопросы о Retrieval-Augmented Generation (RAG) System with Google's ADK and Qdrant MCP
Разработчик
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
AI-чатбот
Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.