Az előadás középpontjában egy olyan MCP szerver fejlesztése áll, amely különböző RAG (Retrieval Augmented Generation) stratégiákat egyesít a kódoló mesterséges intelligencia-asszisztensek támogatására. Felveti azt a problémát, hogy a jelenlegi AI kódolók hajlamosak téves információkat generálni, amikor külső könyvtárakat és eszközöket integrálnak a projektekbe. Az új szerver célja, hogy friss és releváns dokumentációval lássa el az AI rendszereket, javítva ezzel a pontosságot és a használhatóságot.
A bemutató során több különböző eszköz és szolgáltatás, valamint fejlesztői munkafolyamat kerül szóba – például a dokumentációk automatikus betöltése, az aktuális tudásbázis kiépítése, illetve a projektmenedzsment- és feladatkezelő funkciók összekapcsolása. Külön érdekesség például a dedikált vektor-adatbázisok használata kódpéldákhoz és dokumentációhoz, valamint azt, hogy a különböző keresési stratégiák – mint a hibrid keresés vagy az ún. agentic RAG – miként segítik az AI asszisztenseket abban, hogy jobban megtalálják a szükséges információkat.
A videó kiemelten foglalkozik olyan fejlett keresési és adatszeletelési technikákkal, mint a kontextuális beágyazások, a keresési eredmények újrarangsorolása, valamint azzal, hogyan tehető a tudásbázis keresése hatékonyabbá. További érdekességként szó esik a projekt jövőbeli terveiről is, például a tudásgráfok integrációjáról és az open source közösség bevonásáról.
