Базовый RAG-компонент для локального семантического поиска на Питоне

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

02.01.2026 19:45:01 | Хабр

Хабы: Искусственный интеллект, Программирование, Python, Поисковые технологии

quad_rag_core — лёгкое Python-ядро для локального RAG, которое автоматически отслеживает изменения в папках, индексирует их в Qdrant и поддерживает эмбеддинги в актуальном состоянии. Изначально проект задумывался как плагин для MCP (Model Context Protocol), но стал универсальной основой для любой системы локального семантического поиска.

Зачем это нужно

В процессе работы с кодовой базой через LLM-агентов и при необходимости локального семантического поиска по файлам проекта обнаружилась проблема. Инструменты агентской разработки вроде Kilo Code предоставляют встроенную функцию семантического поиска, но в компании заявляют что в будущем эта функциональность может стать платной. Сразу задумался о том чтобы сделать свою подсистему поиска. Простые запросы к MCP-серверу на поиск и обновление тут не подойдут - система поиска должна иметь полный контроль над контекстом - она должна автоматически узнавать, что файл удалён, функция изменена или добавлен новый документ, без необходимости перезапуска индексации.

От идеи к архитектуре

В начале планировался простой MCP-сервер, который принимает команды поиска и обновления, индексирует текстовые файлы и PDF, использует Qdrant как векторное хранилище и эмбеддит локально.

В ходе проектирования стало понятно: вся логика отслеживания файлов, парсинга, чанкинга и синхронизации с Qdrant — это переиспользуемое ядро, а не часть MCP-протокола.

Так появился quad_rag_core — отдельный Python-модуль, который не знает ничего про MCP или другие внешние интерфейсы, но готов к ним подключаться.

Подробнее

Читайте также