Три репозитория для разработки RAG и AI-агентов

Три репозитория для разработки RAG и AI-агентов

Пользователь Reddit на r/LocalLLaMA поделился выводами из экспериментов с обработкой контекста в LLM-приложениях, отметив, что использование Retrieval-Augmented Generation (RAG) для всего не всегда оптимально. Они выделили три репозитория, которые стоит изучить разработчикам, работающим в этой области.

Ключевые детали из источника

• memvid: Выступает в качестве слоя памяти для AI-систем. Вместо того чтобы полагаться исключительно на эмбеддинги и векторные базы данных, он сохраняет записи памяти и извлекает контекст больше как состояние агента. Автор считает его более естественным для агентов, длинных диалогов, многошаговых рабочих процессов и истории использования инструментов.
• llama_index: Описывается как, вероятно, самый простой способ создания RAG-пайплайнов на данный момент. Он хорошо подходит для чата с документами, поиска по репозиториям, базам знаний и индексации файлов. Автор отмечает, что большинство RAG-проектов, которые он видит, используют его.
• Continue: Опенсорсный ассистент программирования, похожий на Cursor или Copilot. Интересен тем, как он сочетает поиск, индексацию, выбор контекста и память. Автор отмечает, что это показывает, что современные инструменты не используют чистый RAG, а скорее смесь индексации, извлечения и состояния.

Вывод автора: RAG отлично подходит для извлечения знаний, системы памяти лучше для агентов, а гибридные подходы — это то, что используют большинство реальных инструментов. В заключение он выражает любопытство по поводу того, что другие используют для памяти агентов.