RAG应用 Skill技能列表
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。
Context7自动文档研究Skill context7-auto-research
这是一个用于Claude Code的技能，通过Context7 API自动获取最新库和框架的文档，帮助开发者快速获取技术文档，支持React、Next.js、Prisma等流行库。关键词：Claude Code, Context7 API, 自动文档获取, 库文档, 框架文档, AI辅助编程, 技术研究。
LlamaIndex数据框架应用Skill llamaindex
LlamaIndex是一个用于构建大型语言模型（LLM）应用的数据框架，专注于检索增强生成（RAG）、文档问答、知识检索和多模态支持。它提供300多个数据连接器、向量索引和查询引擎，适用于文档处理、聊天机器人和企业数据集成，帮助开发高效RAG管道和AI应用。关键词：LlamaIndex, RAG, 文档问答, 向量索引, 数据框架, LLM应用, 智能体, 知识检索
LangChain框架Skill langchain
LangChain框架是一个用于构建基于大型语言模型(LLM)的应用程序的开源工具，支持代理(Agents)、链(Chains)和检索增强生成(RAG)。它提供多LLM提供商集成、工具调用、内存管理和向量存储检索，适用于快速AI应用原型开发和生产部署。关键词：LangChain, LLM应用程序, 代理, RAG, 工具调用, 向量存储, 人工智能框架, 快速开发
记忆查询Skill mem-query
记忆查询技能是一个基于AI的个人记忆管理系统，它能够自动检索用户的L1-L4层级记忆文件，综合多层级信息以提供个性化的回答。适用于查询用户习惯、偏好、价值观等场景，提升用户体验和互动效率。关键词：AI记忆系统、记忆查询、个性化AI回答、RAG应用、智能助手。
检索-搜索-编排Skill retrieval-search-orchestration
该技能用于设计RAG系统中知识图谱的检索策略，包括检索模式选择、查询分解、排名配置和来源跟踪，以提高信息检索的准确性和可追溯性。关键词：检索策略、知识图谱、RAG、查询分解、来源跟踪、检索增强生成。
知识图谱构建Skill knowledge-graph-construction
这个技能帮助您从非结构化或半结构化数据源设计和构建知识图谱，指导数据模型选择、模式设计、实体提取、关系提取和分层架构构建。适用于人工智能应用，如RAG（检索增强生成）、推理和分析，关键词包括知识图谱构建、实体提取、关系提取、数据模型、RAG应用、人工智能。
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。
GraphRAG评估Skill graphrag-evaluation
这个技能用于系统评估GraphRAG（图谱检索增强生成）系统的质量，提供结构化框架、指标选择和测试协议，涵盖知识图谱完整性、检索相关性、答案正确性、推理验证和幻觉预防，帮助优化AI应用性能。关键词：GraphRAG评估、知识图谱、检索增强生成、质量指标、AI系统测试、幻觉减少、多步推理、RAG性能测量。
平行Web研究系统Skill parallel-web
这个技能提供对平行Web系统API的访问，用于执行网络搜索、深度研究和内容提取。它是科学写作、市场分析、技术调查和当前事件跟踪中的关键工具，支持搜索、研究、引用验证和信息综合，方便SEO搜索关键词：网络搜索、深度研究、AI应用、内容提取、科学写作、市场分析。
LangChain与LangGraph开发Skill langchain
此技能涉及使用LangChain和LangGraph框架来构建和部署大型语言模型（LLM）应用程序。它支持创建RAG（检索增强生成）管道、设计代理工作流、组合链式操作以及进行复杂的LLM编排。关键词：LangChain, LangGraph, LLM, RAG, AI代理, 链式编程, Python开发, 人工智能应用。
相似性搜索模式Skill similarity-search-patterns
相似性搜索模式技能专注于通过向量数据库实现高效相似性搜索，关键应用包括语义搜索系统、RAG检索、推荐引擎等。涉及核心概念如距离度量（余弦相似度、欧几里得距离）和索引类型（HNSW、IVF+PQ），并提供多种实现模板（Pinecone、Qdrant、pgvector、Weaviate）。适用于AI开发者、数据工程师在构建智能检索和数据分析系统时使用。关键词：相似性搜索、向量数据库、语义搜索、RAG、推荐系统、HNSW、混合搜索。