搜索结果: "rag"

实现拖放与可排序接口Skill implementing-drag-drop

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这个技能用于通过React和TypeScript实现拖放和可排序功能,适用于看板、列表排序、文件上传等场景,注重无障碍性、触摸支持和性能优化,关键词包括:拖放、React、TypeScript、前端开发、UI交互、可排序、看板、文件上传。

Agentuity云存储创建工具Skill agentuity-cli-cloud-storage-create

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这是一个用于在Agentuity云平台上创建存储资源的命令行工具。主要功能包括:创建云存储桶、支持试运行模式、需要身份验证和组织上下文。关键词:云存储、存储桶创建、CLI工具、Agentuity平台、云资源管理、命令行操作。

PhoenixEvalsAI评估构建Skill phoenix-evals

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Phoenix Evals 是一个专为AI和LLM应用程序设计的评估器构建工具。它遵循代码优先原则,利用LLM处理细微差别,并通过人类验证确保准确性。支持RAG系统评估、批量数据评估、实验运行和验证,适用于生产环境。关键词:AI, LLM, 评估, 构建, 代码, 验证, RAG, 实验, 生产。

RAG工程师Skill rag-engineer

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RAG工程师是专门负责构建和优化检索增强生成系统的专家,涉及嵌入模型、向量数据库、文档分块和检索策略,旨在提升大型语言模型在语义搜索、文档检索和AI应用中的性能。关键词:RAG、检索增强生成、嵌入模型、向量数据库、语义搜索、LLM优化。

agentuity-cli-cloud-vector-upsertSkill agentuity-cli-cloud-vector-upsert

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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

迭代检索模式技能Skill iterative-retrieval

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迭代检索模式是一种用于优化多智能体系统中上下文检索的技能。它通过循环的分发、评估、优化和循环阶段,帮助子智能体逐步获取所需上下文,解决代码库搜索问题,提高工作效率。关键词包括:迭代检索、上下文优化、多智能体、代码库搜索、AI智能体、RAG应用、智能体编排。

智能体生成器Skill agent-generator

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智能体生成器是一个专为AI智能体开发设计的自动化工具,能够根据Babysitter SDK规范,快速生成结构完整、包含YAML前言、角色定义、专业领域和提示模板的AGENT.md文件。它简化了AI智能体(Agent)的创建流程,支持批量生成和流程集成,是构建AI应用、大模型微调和RAG应用生态的关键辅助工具。关键词:AI智能体生成,AGENT.md文件,提示模板,YAML前言,Babysitter SDK,自动化工具,AI应用开发。

BackendDeveloperAgentSkill develop-backend

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这项技能涉及使用Spring Boot/MyBatis进行后端开发,包括RESTful API设计、数据库设计、业务逻辑实现、单元测试编写等,强调DRY原则和代码质量。

RAG架构Skill rag-architecture

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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。

Pinecone向量数据库操作技能Skill pinecone

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这个技能专注于使用Pinecone托管向量数据库来构建和部署生产级的人工智能应用。它支持检索增强生成(RAG)、推荐系统和大规模语义搜索,具备自动扩展、低延迟查询(p95 <100ms)、混合搜索(密集和稀疏向量)、元数据过滤和命名空间管理等功能。适用于服务器less、托管基础设施,提供高效的AI解决方案,方便SEO搜索。关键词包括:向量数据库、Pinecone、AI应用、RAG、混合搜索、自动扩展、低延迟、生产环境、元数据过滤。

Chroma向量数据库应用Skill chroma

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Chroma是一个开源嵌入数据库,专为AI应用程序设计,支持向量搜索、元数据过滤和语义查询。适用于RAG应用、文档检索和LLM内存管理,关键词:Chroma, 向量数据库, 嵌入, RAG, 语义搜索, 开源, 自托管。

相似性搜索模式Skill similarity-search-patterns

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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。