Репозиторий предлагает пошаговый учебник и эталонную реализацию для создания AI-агента на основе ReAct, использующего DeepSeek для поиска высокоразмерных векторов. В нем описывается настройка среды, установка зависимостей и конфигурация хранилищ векторов для пользовательских данных. Агент использует шаблон ReAct для объединения следов рассуждения с внешним поиском знаний, что создает прозрачные и объяснимые ответы. Пользователи могут расширять систему, добавляя дополнительные загрузчики документов, настраивая шаблоны подсказок или меняя базы данных векторов. Эта гибкая структура позволяет разработчикам и исследователям быстро прототипировать мощных диалоговых агентов, которые рассуждают, ищут и взаимодействуют с разными источниками знаний всего несколькими строками кода на Python.

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.