搜索结果: "rag"

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Agentuity云向量统计工具Skill agentuity-cli-cloud-vector-stats

4.5

Agentuity云向量统计工具是一个命令行接口,专门用于获取和管理Agentuity云平台上的向量存储统计信息。该工具支持查看向量数据库的命名空间、索引数量、向量维度、存储容量等关键指标,帮助开发者监控向量存储的使用情况和性能表现。主要功能包括:向量存储统计查询、命名空间管理、身份验证集成、项目上下文支持。适用于AI应用开发、RAG系统优化、大模型向量检索等场景。

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agentuity-cli-cloud-vector-upsertSkill agentuity-cli-cloud-vector-upsert

4.5

Agentuity云向量更新工具,用于向量数据库的增删改查操作。支持文档嵌入、元数据管理、批量导入,适用于AI智能体开发、RAG应用构建、大模型微调等场景。关键词:向量数据库、AI智能体、RAG应用、大模型、Agentuity、云平台、向量存储、嵌入向量

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RAG架构模式Skill rag-architecture-patterns

4.5

RAG架构模式是一种系统设计技能,用于构建高效的RAG系统,涉及数据摄取、分块策略、嵌入模型、向量数据库、检索优化和生成编排等关键环节。

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令牌节约上下文压缩技能Skill token-saver-context-compression

4.5

这个技能用于减少AI代理上下文中的令牌使用,通过混合搜索和压缩技术,保留关键证据并持久化到内存记录中。关键词:令牌节约、上下文压缩、AI代理、RAG应用、内存持久化。

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验证代理Skill validate-agent

4.5

验证代理是一个人工智能代理技能,用于自动验证技术计划中的技术选择,确保其符合2024-2025年最佳实践。通过提取技术决策、检查过去先例(RAG-Judge)、进行Web研究和评估发现,生成详细的验证报告。关键词:技术验证、AI智能体、最佳实践、RAG-Judge、WebSearch、软件开发、验证报告。

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混合搜索实现Skill hybrid-search-implementation

4.5

混合搜索实现是一种结合向量搜索和关键词搜索的技能,用于提高检索性能,特别适用于构建RAG系统、搜索引擎等场景。它能够融合语义理解和精确匹配,处理特定术语查询,改善召回率。关键词:混合搜索、向量搜索、关键词搜索、RAG应用、人工智能、机器学习、检索增强生成、搜索引擎优化。

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senior-ml-engineerSkill senior-ml-engineer

4.5

高级机器学习工程师技能,专注于生产中模型的部署、MLOps流程构建以及大型语言模型的集成。涵盖模型部署、特征存储、漂移监控、RAG系统和成本优化。

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ElevenLabs语音智能体平台Skill elevenlabs-agents

4.5

这个技能是用于构建生产就绪的对话式AI语音智能体的平台,集成自动语音识别(ASR)、大型语言模型(LLM)、文本转语音(TTS)和对话轮流模型,支持多种语音、语言和工具集成,适用于客户服务、知识库检索(RAG)、多语音切换和语音AI应用开发。关键词:AI语音智能体,对话式AI,语音识别,文本转语音,ElevenLabs,ASR,TTS,RAG,语音代理,AI应用。

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代币部署技能Skill BankrAgent-TokenDeployment

4.5

此技能用于通过Clanker平台部署和管理ERC20代币,支持Base和Unichain区块链,提供代币命名、符号设置、元数据更新和费用索取功能,适用于数字货币创建、区块链项目开发和智能合约部署,关键词包括ERC20代币、Clanker、代币部署、区块链、智能合约、Web3、DApp开发。

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LangChain架构Skill langchain-architecture

4.5

LangChain框架用于开发和设计基于大语言模型的应用程序,集成代理、链、记忆和工具,适用于AI智能体构建、多步工作流管理、文档处理、RAG应用等场景,提升LLM应用开发效率,关键词包括LangChain、AI代理、大模型应用、RAG、LLM工作流、记忆管理。

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agentuity-cli-云存储创建Skill agentuity-cli-cloud-storage-create

4.5

Agentuity云存储创建工具,用于在Agentuity云平台上快速创建和管理存储资源。该工具支持命令行操作,需要身份验证和组织上下文,可用于创建云存储桶、执行试运行等操作。关键词:Agentuity云存储,云存储创建,命令行工具,云平台操作,存储资源管理,DevOps自动化。

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RAGChunkingMetadataStrategySkill rag-chunking-metadata-strategy

4.5

RAG 分块元数据策略是一种系统化方法,用于在 RAG 管道中添加、管理和利用元数据,以提高检索精度和上下文管理。关键词包括元数据模式、分块级元数据、文档级元数据、元数据驱动检索。