Этот проект демонстрирует комплексную систему для создания поисково-усиленных AI-агентов с помощью LlamaIndex. Он проводит разработчиков через весь рабочий процесс: от загрузки документов и создания векторных хранилищ до определения пользовательских циклов агента для контекстных вопросов и ответов. Используя мощные возможности индексирования и поиска LlamaIndex, пользователи могут интегрировать любые модели, совместимые с OpenAI, настраивать шаблоны подсказок и управлять диалогами через CLI. Модульная структура поддерживает множество соединителей данных, расширений плагинов и динамическую настройку ответов, что ускоряет создание прототипов корпоративных ассистентов, интерактивных чатботов и исследовательских инструментов. Это решение упрощает создание домен-специфических AI-агентов на Python, обеспечивая масштабируемость, гибкость и простоту интеграции.

Financial Agentic RAG сочетает загрузку документов, семантический поиск на основе embeddings и генерацию на базе GPT для предоставления интерактивного помощника по финансовому анализу. В пайплайнах агента баланс между поиском и генеративным ИИ: PDF, таблицы и отчеты векторизуются, обеспечивая контекстуальный поиск релевантного контента. Когда пользователь задает вопрос, система извлекает наиболее подходящие сегменты и условно настраивает языковую модель для создания кратких и точных финансовых идей. Можно развернуть локально или в облаке, поддерживаются пользовательские соединители данных, шаблоны подсказок и векторные хранилища вроде Pinecone или FAISS.