搜索结果: "rag"
RAG重排序与多样性过滤Skill rag-reranking
RAG重排序技能专注于提升检索增强生成（RAG）系统的检索质量。它通过交叉编码器重排序、Cohere Rerank API、最大边际相关性（MMR）多样性过滤以及LLM评分等多种技术，对初步检索结果进行二次排序和筛选。该技能旨在优化RAG流程，确保返回给大语言模型的上下文信息既高度相关又具备多样性，从而显著提升最终生成答案的准确性和丰富性。关键词：RAG重排序，交叉编码器，MMR多样性过滤，Cohere Rerank，检索增强生成，多阶段检索，相关性排序，AI检索优化。
LLM应用开发技能Skill llm-application-dev
此技能专注于利用大型语言模型进行应用程序开发，涵盖提示工程、RAG（检索增强生成）技术、API集成等关键方面。适用于构建AI驱动功能、聊天机器人或自动化系统。关键词：大型语言模型、提示工程、RAG、API集成、AI应用开发、LLM集成。
测试覆盖率分析器Skill test-coverage-analyzer
测试覆盖率分析器是一种技能，用于分析代码测试覆盖率报告，识别测试漏洞，并根据业务优先级推荐测试改进计划，以提升软件质量。关键词：测试覆盖率、代码测试、漏洞识别、优先级分析、软件质量、测试优化、覆盖率指标、测试策略。
上下文工程Skill context-engineering
上下文工程是一种关键技术，专注于优化人工智能智能体系统中的上下文管理，以提高推理效率并降低计算成本。它涉及上下文基础、优化技术、压缩策略、记忆系统和多智能体协调，适用于AI应用开发、大模型微调和RAG应用。关键词：上下文工程、AI智能体、令牌优化、LLM、多智能体系统、记忆管理。
图增强RAG系统设计Skill graphrag-system-design
这个技能帮助您设计完整的图增强检索生成系统，整合图数据库、向量存储、编排框架和大型语言模型推理。给定领域和检索需求，指导模式选择、技术栈决策、集成流水线设计和领域定制。提供架构设计、技术选择和定制指导。关键词：图增强RAG、检索增强生成、知识图谱、LLM集成、系统架构、人工智能、RAG应用。
上下文管理器Skill context-manager
上下文管理器是人工智能领域的一项专业技能，专注于优化和管理AI系统的记忆与上下文。其核心功能包括：AI记忆架构设计、上下文窗口优化、对话历史管理、RAG（检索增强生成）系统实现、长期/短期记忆策略以及令牌使用效率提升。关键词：AI记忆管理，上下文优化，RAG系统，对话历史，向量数据库，令牌节省，LLM应用，智能体记忆。
HaystackNLP管道配置技能Skill haystack-pipeline
本技能专注于配置和实现基于Haystack框架的自然语言处理管道，特别适用于构建检索增强生成系统、文档问答系统和意图分类系统。核心功能包括文档存储配置、检索器选择、问答模型集成以及自定义管道工作流设计。关键词：Haystack管道配置，RAG系统搭建，NLP问答管道，文档检索增强，意图分类实现，AI应用开发。
Agentuity云存储上传工具Skill agentuity-cli-cloud-storage-upload
Agentuity云存储上传工具是一个命令行接口技能，专门用于将本地文件或标准输入流上传到指定的云存储桶中。该工具支持身份验证、自定义对象键、内容类型设置和管道操作，适用于云平台文件管理、数据备份和自动化部署等场景。关键词：云存储上传、Agentuity CLI、文件管理、云平台操作、存储桶、命令行工具、DevOps自动化。
AI代理开发技能Skill ai-agents
本技能提供 AI 代理开发的生产级操作模式，涵盖 MCP 集成、RAG 应用、交接协调、多层防护等关键词，用于设计、构建和部署 AI 代理，提升 SEO 搜索效果。
代币部署技能Skill BankrAgent-TokenDeployment
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。
高级提示工程师Skill senior-prompt-engineer
高级提示工程师技能专注于利用先进提示工程技术优化大型语言模型（LLM），涵盖提示模式设计、RAG应用、代理系统开发等，助力AI产品构建和性能提升。关键词：提示工程、LLM优化、AI应用、RAG、代理设计、AI产品开发。
资深机器学习/AI工程师Skill senior-ml-engineer
该技能专注于将机器学习模型生产化，涉及MLOps、模型部署、特征存储、监控等关键领域。核心能力包括LLM集成、微调、RAG系统和智能代理AI，适用于构建可扩展的AI/ML系统和集成大语言模型到生产环境中。关键词：ML工程、生产化、MLOps、模型部署、特征存储、模型监控、LLM集成、RAG系统、智能代理AI、分布式计算、云部署。