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PublicSubagent Claude

Pinecone RAG

La maggior parte delle demo RAG sembra funzionare finché il modello risponde dalla memoria di addestramento invece che dai tuoi documenti. Questa base mantiene tutto onesto.

sonnet3 giorniPineconeOpenAILangChainPython
ClaudeClaude
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Perché questo subagent

La maggior parte delle demo RAG sembra funzionare finché il modello risponde dalla memoria di addestramento invece che dai tuoi documenti. Questa base mantiene tutto onesto.

I documenti vengono divisi in chunk e indicizzati in un namespace Pinecone; ogni domanda estrae i chunk più vicini e il modello risponde solo a partire da quelli. Ogni risposta cita i chunk utilizzati e, quando non emerge nulla di pertinente, lo dichiara invece di inventarne uno. Un punto di partenza pulito che puoi estendere.

Come gira

    • 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.

Esempio di output

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.