Разговорный агентный RAG: LangGraph, память и многооборотная логика

Я создал полностью диалоговую агентную систему RAG с использованием LangGraph. Это не обычная система «извлечь и ответить», а полноценный рабочий процесс, который может перефразировать запросы, фильтровать не по теме, уточнять неудачные поисковые запросы, управлять памятью и восстанавливаться после сбоев поиска.

В этом видео я подробно расскажу о работе системы:
• Многопоточная обработка контекста
• Интеллектуальная классификация тем
• Извлечение и оценка документов
• Логика повторных попыток с уточнением запросов
• Чистые резервные ответы
• Полноценный рабочий процесс LangGraph с памятью

Поставьте лайк, оставьте комментарий и подпишитесь, если вам понравились эти подробные сборки и вы хотите больше практического контента по разработке агентного ИИ.

Получите набор Agentic AI Master Bundle: https://aianytime5.gumroad.com/l/uqmyk

Получите SaaS-проекты ИИ «6 в 1»: https://aianytime5.gumroad.com/l/fbeifc

GitHub: https://github.com/AIAnytime/Agentic-...

Создайте настоящий ИИ с помощью обучающих программ, инструментов и исследований от самого быстрорастущего сообщества ИИ в Индии.

👤 Сайт портфолио автора (Сону Кумар) в LinkedIn: https://sonukumar.site/

🌐 Сайт AI Anytime: https://aianytime.net/

🗓️ Часы работы офиса (AI Consulting): https://officehours.aianytime.net/

👥 LinkedIn (страница сообщества):   / ai-anytime  

💬 Присоединяйтесь к нашему Discord:   / discord  

👤 LinkedIn автора (Сону Кумар):   / sonukr0  

🎁 Поддержать канал
💸 UPI ID: sonu1000raw@ybl

₿ Bitcoin-кошелек: bc1qsneqznxpzyxzzv006jthz4c8v8h5cs57myw342

✅ Подпишитесь на этот канал и получите бонусы
Получите доступ к контенту, доступному только для участников, и бонусам сообщества:
   / @aianytime  

#langgraph #RAG #agenticrag