ToheedAsghar/DocForge
📦 Open Source ProjektToheedAsghar
Eine Multi-Agenten-RAG-Pipeline, die durch kollaborative Verifizierung Halluzinationen eliminiert und die Antwortgenauigkeit sicherstellt.
DocForge markiert den Übergang von einfachen RAG-Implementierungen zu einer Multi-Agenten-Verifizierungsarchitektur. Im Kern nutzt das Projekt LangGraph, um einen zustandsorientierten Workflow zu verwalten, bei dem vier verschiedene Agenten zusammenarbeiten, um Informationen zu verarbeiten. Die Pipeline beginnt mit einem Routing-Agenten, der die optimale Abrufstrategie bestimmt, gefolgt von einem Retrieval-Agenten, der mit Pinecone-Vektordatenbanken interagiert. Sobald Dokumente abgerufen wurden, generiert ein Synthese-Agent die Antwort, und ein abschließender 'Kritiker'-Agent führt eine automatisierte Halluzinationsprüfung durch, um die faktische Fundierung des generierten Inhalts anhand des abgerufenen Kontexts zu verifizieren.
Technisch basiert das Projekt auf Python und integriert sich nahtlos in das LangChain-Ökosystem. Es ist auf Modularität ausgelegt, sodass Entwickler Abrufstrategien oder LLM-Backends austauschen können, während die Kern-Verifizierungsschleife erhalten bleibt. Indem DocForge den RAG-Prozess als mehrstufige kollaborative Aufgabe statt als lineare Kette betrachtet, reduziert es das Risiko ungenauer KI-Antworten erheblich und ist somit ein leistungsstarkes Werkzeug für Dokumentationssysteme auf Unternehmensebene.
💡Highlights
- ├─Kollaborativer 4-Agenten-Workflow
- ├─Automatisierte Halluzinationsprüfung
- └─Mit LangGraph und Pinecone gebaut
🎯Für
- ├─KI-Ingenieure
- └─RAG-Entwickler