RecurSearch — это опенсорсная библиотека Python, предназначенная для улучшения Retrieval-Augmented Generation (RAG) и рабочих процессов ИИ-агентов за счет рекурсивного семантического поиска. Пользователи определяют цепочку поиска, которая встраивает запросы и документы в векторные пространства, затем итеративно уточняет запросы по результатам, применяет фильтры метаданных или ключевых слов, а также подытоживает или агрегирует выводы. Такой пошаговый процесс повышения точности снижает число вызовов API, а также помогает выявлять глубоко вложенную или контекстуально-специфическую информацию из больших массивов данных.

Pongo интегрируется в ваш существующий RAG-пайплайн, чтобы улучшить его производительность, оптимизируя результаты поиска. Он использует передовые методы семантической фильтрации, чтобы снизить количество неправильных выводов и повысить общую точность и эффективность поиска. Независимо от того, есть ли у вас обширная коллекция документов или сложные требования к запросам, Pongo может обрабатывать до 1 миллиарда документов, делая ваш процесс поиска быстрее и надежнее.