RAG应用 Skill技能列表
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-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。
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。
agentuity-cli-cloud-vector-delete-namespaceSkill agentuity-cli-cloud-vector-delete-namespace
这是一个用于Agentuity云平台的命令行工具技能，专门用于删除向量数据库中的命名空间及其包含的所有向量数据。该技能需要用户先进行身份验证，并可在项目上下文中执行。主要功能包括：安全删除向量命名空间、支持交互式确认或强制删除、返回操作结果的JSON格式反馈。关键词：Agentuity云平台、向量数据库、命名空间删除、CLI工具、数据清理、云操作、身份验证、项目管理。
Agentuity云向量获取工具Skill agentuity-cli-cloud-vector-get
这是一个用于Agentuity云平台的命令行工具，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。该工具需要用户先进行身份认证，并支持从产品目录、知识库或用户嵌入等多种场景中检索向量化数据，返回包含元数据、原始文档和相似度评分的结构化JSON结果。关键词：Agentuity CLI， 向量数据库查询， 云平台操作， 命令行工具， 数据检索， AI智能体开发。
Agentuity云向量命名空间列表工具Skill agentuity-cli-cloud-vector-list-namespaces
这是一个用于Agentuity云平台的命令行工具，主要用于列出和管理向量数据库中的所有命名空间。该工具需要用户先完成身份验证，并在项目上下文中运行。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向量数据存储结构。关键词：Agentuity云平台、向量数据库、命名空间管理、命令行工具、AI开发、RAG应用、数据存储。
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。
向量数据库Skill vector-databases
向量数据库技能用于选择和管理向量数据库，包括嵌入存储、近似最近邻算法和向量搜索优化。适用于设计语义搜索系统、优化相似性搜索性能，以及在大规模AI应用如RAG中实现高效检索。关键词：向量数据库、嵌入、向量搜索、相似性搜索、ANN、HNSW、IVF、FAISS、Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant。
RAG架构Skill rag-architecture
RAG架构技能专注于设计和优化检索增强生成（RAG）系统，涵盖文档处理、嵌入模型选择、检索策略、上下文组装等关键环节，用于构建知识基础的AI应用，如LLM问答、知识检索。关键词：RAG、检索增强生成、嵌入模型、向量搜索、语义搜索、LLM应用、AI架构设计。
AI工程Skill ai-engineer
AI 工程技能专注于构建和部署生产级的大型语言模型（LLM）应用程序、检索增强生成（RAG）系统和 AI 代理。包括 LLM API 集成、向量数据库管理、token 优化等，适用于开发智能聊天机器人、AI 驱动应用等场景。关键词：AI 工程、LLM、RAG、向量数据库、AI 应用开发。