Практика MCP 5: Реализация RAG (пошаговое руководство)

Ваш агент умён — он может вызывать инструменты, запускать код и получать ресурсы. Но если у него нет доступа к вашим реальным документам, он будет выдумывать ответы с абсолютной уверенностью. В этом практическом видео из лаборатории искусственного интеллекта Alkademy вы преобразите своего агента с помощью генерации с расширенным поиском (Retrieval Augmented Generation, RAG). Мы покажем вам, как связать вашего агента на основе LLM с вашими собственными документами в формате Markdown, создать инструмент MCP `search_docs` и интегрировать его в вашего агента заметок для получения многошаговых ответов, подкреплённых доказательствами. Что вы получите: ✅ MCP, части 1–3 — основы: инструменты, API ресурсов, обслуживание по HTTP ✅ MCP, видео 4 — создание цикла агента на Python ➡️ Это видео — добавление RAG, чтобы ваш агент действительно цитировал ваши документы В конце ваш агент будет находить и цитировать реальные факты, а не галлюцинировать! Идеально подходит для проектов ИИ, требующих надёжного, основанного на документах рассуждения. *Требования:* Запуск `notes-mcp` по протоколу HTTP Ключ API OpenAI (для встраивания и чата) 🔗 Alkademy: www.alkademy.com