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PublicSous-agent Claude

Pinecone RAG

La plupart des démos RAG font illusion jusqu'au moment où le modèle répond depuis sa mémoire d'entraînement plutôt que depuis vos documents. Cette base reste honnête.

sonnet3 joursPineconeOpenAILangChainPython
ClaudeClaude
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Pourquoi ce sous-agent

La plupart des démos RAG font illusion jusqu'au moment où le modèle répond depuis sa mémoire d'entraînement plutôt que depuis vos documents. Cette base reste honnête.

Les documents sont découpés et encodés dans un namespace Pinecone ; chaque question fait remonter les chunks les plus proches, et le modèle ne répond qu'à partir de ceux-là. Chaque réponse cite les chunks utilisés, et quand rien de pertinent ne ressort, il le dit au lieu d'inventer. Un point de départ propre, que vous pouvez étendre.

Comment il s'exécute

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

Exemple de sortie

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

Answer questions from Pinecone-retrieved chunks only, citing the chunk IDs used and refusing when context is missing.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.