RAG应用 Skill技能列表
LangChain检索器技能Skill langchain-retriever
LangChain检索器技能是一个用于实现和配置多种高级检索策略的工具，专为RAG（检索增强生成）应用设计。它支持向量存储检索、多查询生成、上下文压缩、集成检索和自查询过滤等功能，帮助开发者构建高效、精准的文档检索系统，优化大模型的知识获取与回答质量。 关键词：LangChain, 检索器, RAG应用, 向量检索, 多查询检索, 上下文压缩, 集成检索, 自查询, 文档检索, AI应用开发
Milvus向量数据库集成Skill milvus-integration
该技能专注于Milvus向量数据库的集成与配置，专为大规模检索增强生成（RAG）应用设计。核心功能包括：部署模式设置（Lite/单机/集群）、集合模式设计、索引配置（IVF/HNSW）、分区策略实施、GPU加速优化以及大规模数据操作处理。适用于AI应用开发、大模型微调、RAG应用构建等场景，帮助开发者高效管理海量向量数据，提升语义搜索和相似性检索性能。
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。
agentuity-cli-cloud-vector-getSkill agentuity-cli-cloud-vector-get
这是一个用于Agentuity云平台的命令行工具技能，主要功能是通过指定的命名空间和键来查询和获取存储在向量数据库中的特定条目。它支持身份验证和项目上下文管理，适用于检索产品向量、知识库文档或用户画像嵌入等场景。关键词包括：Agentuity云平台、向量数据库查询、CLI工具、身份验证、数据检索。
Agentuity云向量搜索工具Skill agentuity-cli-cloud-vector-search
Agentuity云向量搜索工具是一个用于在Agentuity云平台上执行语义相似性向量搜索的命令行工具。它支持通过自然语言查询在指定的向量命名空间中查找语义上最接近的内容，并可通过相似度阈值、结果数量和元数据过滤器进行精确控制。该工具专为AI应用开发、RAG系统构建、知识库检索和语义搜索场景设计，是构建智能问答、内容推荐和文档检索系统的核心组件。关键词：向量搜索，语义相似性，RAG应用，AI智能体，知识库检索，Agentuity云平台，命令行工具。
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（CLI）技能，专门用于获取和管理Agentuity云平台上向量存储的统计信息。该工具需要用户先完成身份验证，并可在项目上下文中运行，支持查看所有命名空间或特定命名空间（如“products”、“embeddings”）的向量存储详细统计数据。关键词：Agentuity CLI、向量存储统计、云平台操作、身份验证、命名空间管理、数据统计、命令行工具、云服务。
AI-RAG与搜索工程技能Skill ai-rag
该技能专注于检索增强生成（RAG）和搜索工程的完整实践，提供构建生产级系统的指南。涵盖文档分块、混合检索（BM25 + 向量搜索）、重排序、查询优化、排名管道设计、评估指标（如nDCG、MRR）以及现代最佳模式。适用于开发高效、准确的AI驱动检索和生成应用，关键词包括：RAG、搜索工程、混合搜索、分块策略、评估指标、生产系统。
迭代检索Skill iterative-retrieval
迭代检索技能是一种用于多代理系统中解决上下文缺失问题的技术。它通过四个阶段（派遣、评估、精炼、循环）逐步检索和精炼相关文件，确保代理获得足够且相关的上下文信息，以提高任务执行效率。关键词：迭代检索、上下文检索、子代理、文件检索、精炼搜索、AI智能体、RAG应用。
内存质量审计Skill memory-quality-auditor
内存质量审计技能用于监控和优化AI系统中的内存检索过程，通过检测漂移、评估陈旧性、确保引用基础性，并生成修复建议，以提升系统性能和可靠性。关键词：内存审计、检索质量、漂移检测、陈旧性分析、引用基础性、AI智能体、RAG应用、修复积压、性能优化。
agentuity-cli-cloud-vector-upsertSkill agentuity-cli-cloud-vector-upsert
Agentuity云向量增改工具，用于向量数据库的写入与更新操作。支持单条向量增改、批量导入、元数据嵌入和预计算向量上传。适用于AI应用开发、RAG系统构建、语义搜索和大模型微调场景。关键词：向量数据库，AI智能体，RAG应用，Agentuity，云平台，嵌入向量，元数据管理。
AI产品开发Skill ai-product
这个技能专注于开发和部署基于大语言模型（LLM）的AI产品，包括LLM集成模式、RAG架构、提示工程、AI用户体验和成本优化。它提供了最佳实践、模式、反模式和解决方案，帮助开发者构建可靠、可扩展且用户信任的AI功能。关键词：AI产品开发，LLM集成，RAG架构，提示工程，AI UX，成本优化。
提示缓存Skill prompt-caching
这个技能专注于大型语言模型（LLM）的提示缓存策略，通过多级缓存（包括提示前缀、完整响应和语义相似性匹配）来优化成本和性能。它包括Anthropic提示缓存、响应缓存和缓存增强生成（CAG）等技术，适用于减少LLM推理延迟、降低成本，并提高系统的响应效率。关键词：LLM提示缓存、成本优化、语义缓存、CAG、响应缓存、缓存失效、AI应用。