RAG应用 Skill技能列表
GoogleGemini文件搜索Skill google-gemini-file-search
Google Gemini 文件搜索是一个基于AI的完全托管检索增强生成工具，支持100多种文件格式，用于文档问答、知识库构建和智能搜索。关键功能包括自动分块、向量搜索、内置引用和成本效益索引，适用于企业知识管理、客户支持和文档检索场景。关键词：Google Gemini, 文件搜索, RAG, 检索增强生成, 知识库, 文档问答, AI工具。
Agentuity云向量统计工具Skill agentuity-cli-cloud-vector-stats
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。
记忆Skill remember
这是一个记忆存储技能，用于将学习、模式或决策存储到内存系统中，支持自动类型检测、标签提取和高效检索。适用于知识管理、AI应用和RAG系统。关键词：记忆存储，学习管理，AI记忆，RAG，知识库，PostgreSQL，BGE嵌入。
Agentuity云向量获取工具Skill agentuity-cli-cloud-vector-get
Agentuity云向量获取工具是一个用于从Agentuity云平台向量数据库中通过指定命名空间和键来检索特定向量条目的命令行工具。该工具需要身份验证，适用于向量检索、知识库查询、用户嵌入获取等场景，支持JSON格式输出，包含存在状态、键、ID、元数据、文档和相似度分数等信息。关键词：Agentuity，云平台，向量数据库，向量检索，命令行工具，AI应用，RAG应用，知识库查询。
递归知识处理Skill recursive-knowledge
递归知识处理是一种面向大规模文档语料库的智能信息处理技术。它通过构建知识图谱，将海量文档（如1000+文档，数百万词元）中的实体（人物、组织、概念等）和关系（引用、支持、关联等）进行结构化索引。核心功能是替代传统的暴力文档填充（context stuffing），利用状态化多跳推理（stateful multi-hop reasoning）来回答复杂查询。当用户的问题需要连接多个文档、进行深度推理或从文档中提取持久、可查询的知识时，该技能通过智能图谱遍历，在避免上下文窗口限制的同时，提供准确、可追溯的答案。适用于知识管理、智能问答、文档分析和研究辅助等场景。
构建RAG系统Skill building-rag-systems
本技能详细介绍了如何构建生产级的检索增强生成（RAG）系统，涵盖从文档摄取到智能检索的全流程。核心内容包括：语义分块策略（基于标题分割，避免固定大小）、增量索引与变更检测（通过文件哈希实现高效更新）、批处理向量嵌入（使用OpenAI API）、以及基于Qdrant向量数据库的过滤检索和上下文扩展。适用于需要构建企业级知识库、智能问答系统或文档智能检索应用的开发者，关键词包括：RAG系统、语义分块、增量索引、向量检索、Qdrant、OpenAI嵌入、生产级部署。
谷歌Gemini嵌入API技能Skill google-gemini-embeddings
本技能提供了Google Gemini嵌入API的全面生产就绪指南，用于生成文本嵌入向量，支持检索增强生成（RAG）、语义搜索、文档聚类等应用。包含SDK使用、REST API模式、批量处理、与Cloudflare Vectorize集成等高级用例。关键词：Gemini嵌入，RAG，语义搜索，向量搜索，文档聚类，API集成。
Pinecone向量数据库集成技能Skill pinecone-integration
Pinecone向量数据库集成技能专注于为RAG（检索增强生成）应用提供完整的向量数据库解决方案。该技能涵盖Pinecone索引的创建、配置和管理，支持向量数据的批量插入、相似性搜索和元数据过滤。关键词：Pinecone向量数据库，RAG应用，相似性搜索，元数据过滤，批量操作，多租户策略，AI应用开发，向量检索
RAG实现Skill rag-implementation
这个技能用于构建检索增强生成（RAG）系统，通过向量数据库和语义搜索增强大语言模型（LLM）应用，实现基于外部知识的准确回答，适用于文档问答、语义搜索、知识增强AI、LLM集成和问答系统等场景。关键词：RAG、检索增强生成、向量数据库、语义搜索、LLM、知识库、问答系统、人工智能、文档处理、检索优化。
agentuity-cli-cloud-vector-upsertSkill agentuity-cli-cloud-vector-upsert
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
RAG系统管理Skill rag-administration
RAG系统管理技能专注于检索增强生成系统的优化与维护，包括向量索引重建、搜索参数调优、自定义索引创建等功能。通过混合搜索、智能体检索和重新排序技术，提升知识库问答的准确性和效率。关键词：RAG系统、向量数据库、检索增强生成、搜索优化、索引管理、AI问答系统、知识库管理、语义搜索、智能体检索、混合搜索。
RAG混合搜索Skill rag-hybrid-search
RAG混合搜索技能专注于实现和优化检索增强生成（RAG）系统中的混合检索技术。它结合了语义向量搜索（如稠密嵌入）和关键词搜索（如BM25），通过加权融合、倒数排名融合（RRF）等策略，显著提升信息检索的准确性和召回率。该技能涵盖向量数据库集成（Pinecone、Weaviate、Chroma等）、嵌入模型配置、BM25参数调优、索引管理以及跨编码器重排等核心功能，是构建高性能RAG管道、知识库问答系统和高级检索模式的关键技术。关键词：RAG，混合搜索，语义检索，BM25，向量数据库，倒数排名融合，检索增强生成，AI检索优化。