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jilanikashif375/function-agent-rag

Ein Multi-Agenten-PDF-Frage-Antwort-System, das LlamaIndex mit funktionsaufrufenden Agenten verwendet. Es bietet eine duale Retriever-Suche (BM25 + Vector), Property-Graph-Indexierung und einen Researcher → Writer-Agenten-Workflow für präzise, belegte Dokumentantworten.

Was ist function-agent-rag?

Dieses Skill implementiert ein Multi-Agenten-System zur Beantwortung von Fragen in PDF-Dokumenten, basierend auf LlamaIndex und funktionsaufrufenden Agenten. Es kombiniert zwei Suchmethoden (BM25 und Vektor-Embedding) in einem dualen Retriever, um sowohl lexikalische als auch semantische Ähnlichkeiten zu nutzen. Zusätzlich wird ein Property-Graph-Index erstellt, der Beziehungen zwischen Entitäten im Dokument abbildet. Der Workflow besteht aus zwei Agenten: Ein 'Researcher'-Agent durchsucht das Dokument nach relevanten Passagen und liefert Zitate, ein 'Writer'-Agent synthetisiert die Antwort. Dieses Skill eignet sich besonders für Entwickler, die präzise und nachvollziehbare Antworten aus komplexen PDF-Dokumenten benötigen, und funktioniert plattformunabhängig, da es als Standard-Python-Skript mit LlamaIndex ausgeführt wird. Es ist eine ideale Lösung für juristische, wissenschaftliche oder technische Dokumentationen, bei denen Quellenangaben entscheidend sind.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
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Dokumentation

Was macht function-agent-rag?

Ein Multi-Agenten-PDF-Frage-Antwort-System, das LlamaIndex mit funktionsaufrufenden Agenten verwendet. Es bietet eine duale Retriever-Suche (BM25 + Vector), Property-Graph-Indexierung und einen Researcher → Writer-Agenten-Workflow für präzise, belegte Dokumentantworten.

Quelle: https://github.com/jilanikashif375/function-agent-rag

Entdeckt über GitHub-Repositories, die in den letzten 24 Stunden zu Agent-Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzender KI-Agenten-Automatisierung gepusht wurden.

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