GiovanniPasq/agentic-rag-for-dummies

O que é?

Recursos principais

• 01Indexação hierárquica que pesquisa chunks-filho pequenos e retorna chunks-pai maiores como contexto.
• 02Reformulação e esclarecimento de consultas, incluindo pausar para pedir detalhes que faltam ao usuário.
• 03Subgrafos de agente em paralelo que dividem perguntas complexas em subconsultas.
• 04Autocorreção que faz uma nova consulta quando os resultados iniciais são insuficientes.
• 05Compressão de contexto e resumos da conversa para manter os prompts enxutos.
• 06Suporte local ao Ollama, com exemplos para modelos da OpenAI, Anthropic e Google.

Casos de uso

• Aprender como os fluxos de trabalho de Agentic RAG são estruturados com LangGraph.
• Criar um protótipo de chatbot para responder perguntas sobre documentos PDF.
• Usar como ponto de partida para um sistema RAG personalizado em que seja necessário substituir o modelo ou a camada de recuperação.
• Comparar a qualidade da recuperação e das respostas com a avaliação do RAGAS.

Início rápido

1. 1

   Instale o Ollama pelo site oficial

2. 2

   Baixe o modelo local padrão

   ollama pull granite4.1:8b
3. 3

   Instale as dependências Python do notebook (execute as células do tutorial na ordem)

   pip install -qU langchain-openai

Antes de usar

• !O aplicativo executável prioriza o Ollama e precisa de um modelo local; modelos menores que 8B podem alucinar ou ignorar as instruções de recuperação de informações.
• !Provedores de nuvem exigem sua própria chave de API e têm custos de uso.
• !O README descreve o projeto como um tutorial, então o aplicativo modular pode precisar de adaptações para uso em produção.

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é agentic-rag-for-dummies?

Tutorial modular de Agentic RAG com LangGraph, com indexação hierárquica, memória de conversa e esclarecimento de consultas. Agentic RAG for Dummies é um material de aprendizado e um projeto extensível que mostra como criar um sistema de geração aumentada por recuperação no qual um agente decide quando e como pesquisar documentos. Ele é organizado tanto como um notebook interativo para aprendizado passo a passo quanto como um projeto modular em que é possível substituir o provedor de LLM, o modelo de embeddings, o conversor de PDF e o fluxo de trabalho do agente.

agentic-rag-for-dummies é gratuito? Qual é a licença?

agentic-rag-for-dummies é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.

agentic-rag-for-dummies ainda é mantido?

Manutenção ativa. O último commit de agentic-rag-for-dummies foi em 17 de out. de 2026.

Para que posso usar agentic-rag-for-dummies?

Aprender como os fluxos de trabalho de Agentic RAG são estruturados com LangGraph. Criar um protótipo de chatbot para responder perguntas sobre documentos PDF. Usar como ponto de partida para um sistema RAG personalizado em que seja necessário substituir o modelo ou a camada de recuperação. Comparar a qualidade da recuperação e das respostas com a avaliação do RAGAS.

Como instalar agentic-rag-for-dummies?

Instale o Ollama pelo site oficial Baixe o modelo local padrão: ollama pull granite4.1:8b Instale as dependências Python do notebook (execute as células do tutorial na ordem): pip install -qU langchain-openai

Onde consigo agentic-rag-for-dummies?

O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/GiovanniPasq/agentic-rag-for-dummies