Создайте БЕСПЛАТНЫЙ агент веб-поиска RAG — 100% с открытым исходным кодом. скачать в хорошем качестве

Создайте БЕСПЛАТНЫЙ агент веб-поиска RAG — 100% с открытым исходным кодом.

Создайте мощный агент веб-поиска + RAG AI, используя LangGraph и Ollama, совершенно БЕСПЛАТНО и на 100% с открытым исходным кодом. В этом видео я покажу вам реализацию агента веб-тестирования и ответов на вопросы в одном файле на Python, который готов к использованию в производственных системах и который: 📦 Полный исходный код и материалы 👉 GitHub: https://github.com/AIxorDie/ai-decoded 🔍 Осуществляет поиск в реальном интернете 📄 Извлекает и очищает реальные веб-страницы ✂️ Сводит краткое содержание каждого источника специально для вашего вопроса 🧠 Генерирует окончательные ответы, используя доказательства в стиле RAG, а не галлюцинации Этот агент работает локально, не использует платные API и построен с использованием современных шаблонов проектирования агентов, применяемых в реальных системах. 🚀 Что вы узнаете Как на самом деле работают агенты LangGraph (с четким циклом управления) Как проектировать небольшие, компонуемые инструменты для агентов Почему поиск в стиле RAG превосходит параметрическую память Как избежать бесконечных циклов инструментов в агентских системах Как осуществлять потоковую обработку, отладку и форматирование выполнения агента 🧩 Архитектура агента (высокий уровень) Цикл Агент ↔ Инструменты (LangGraph) Веб-поиск → получение страницы → краткий ответ, ориентированный на вопрос Окончательный ответ, основанный только на полученных данных 🛠 Технологический стек Python LangGraph LangChain Ollama (локальные LLM) Поиск DuckDuckGo BeautifulSoup 👥 Для кого это предназначено Инженеры и исследователи в области ИИ Разработчики, создающие агентные системы ИИ Все, кто изучает RAG, вызов инструментов или LangGraph Люди, уставшие от демонстраций ИИ в «черном ящике» 😄 Если вам это полезно, поставьте лайк, поделитесь и подпишитесь — скоро появятся новые подробные обучающие материалы по агентам 🚀