一般的な LLM シナリオをカバーする実践的なコード。コピーして貼り付けるだけで開始できます。
embedding → rerank → chat。1 万件のドキュメント ~$0.06。
例を見る
単一 / バッチのテキストベクトル化。
50 候補 → 上位 5 にランキング。
同期 + ストリーミング。
agent が rag_search を自動利用。
1 つのタスクで web_search + python_exec + generate_image を連鎖。agent が自動でステップを編成。
