搜索结果: "rag"
文档摄入管道Skill DocumentIngestionPipeline
文档摄入管道是一种处理原始文档、提取内容并为RAG系统准备的技能，涉及源连接器、文本提取、预处理和质量验证等关键步骤。
游戏开发专家Skill gamedev-expert
此技能用于帮助游戏开发者提升代码质量和开发效率，通过审查代码、应用最佳实践、提供改进建议和架构指导。专注于DragonRuby和Unity平台，涵盖错误处理、命名约定、语法格式化等关键方面，帮助开发者遵循行业标准，减少错误，优化性能。关键词：游戏开发，代码审查，DragonRuby，Unity，最佳实践，Ruby编程，错误处理，命名约定，语法格式化，架构指导。
RAG查询转换技能Skill rag-query-transformation
RAG查询转换技能是一个专注于提升检索增强生成（RAG）系统检索效果的工具集。它通过查询扩展、假设文档嵌入（HyDE）、多查询生成、查询分解和逐步回溯提示等核心技术，对用户原始查询进行智能转换和优化，从而从知识库中检索出更相关、更全面的信息片段，为大模型生成高质量答案奠定基础。 关键词：RAG查询转换，检索增强生成，查询扩展，HyDE假设文档嵌入，多查询生成，查询分解，逐步回溯提示，AI问答优化，知识库检索，大模型应用
智能体记忆系统设计Skill memory-systems
本技能详细阐述了如何为AI智能体设计和实现分层记忆架构，涵盖从工作记忆到时序知识图谱的完整谱系。核心内容包括记忆层架构（工作、短期、长期、实体、时序知识图谱）、实现模式（文件系统、向量RAG、知识图谱）以及检索与整合策略。旨在解决智能体跨会话状态持久化、实体一致性维护和结构化知识推理等关键问题，适用于构建需要长期学习和复杂推理的AI应用系统。关键词：AI智能体，记忆系统，知识图谱，RAG，时序记忆，实体跟踪，跨会话持久化。
向量数据库调优Skill vector-database-tuning
这项技能涉及向量数据库的性能优化，包括HNSW参数调整、分块策略、混合搜索配置等，以提高RAG和语义搜索的性能。
BankrNFT操作Skill BankrAgent-NFTOperations
此技能是Bankr代理的NFT操作功能，帮助用户通过OpenSea平台跨链浏览、搜索、购买和管理NFT。它支持Base、Ethereum和Polygon链，提供实时市场数据、收藏解析和安全管理建议。关键词：NFT, OpenSea, 区块链, 跨链, NFT交易, NFT收藏, 数字资产, Web3, 去中心化应用。
向量嵌入优化Skill embedding-optimization
该技能用于优化向量嵌入的生成过程，通过模型选择、分块策略、缓存和性能调优，降低RAG系统和语义搜索的成本，提高检索质量。关键词包括：向量嵌入、RAG、语义搜索、成本优化、缓存、批量处理、性能监控。
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重排序与多样性过滤Skill rag-reranking
RAG重排序技能专注于提升检索增强生成（RAG）系统的检索质量。它通过交叉编码器重排序、Cohere Rerank API、最大边际相关性（MMR）多样性过滤以及LLM评分等多种技术，对初步检索结果进行二次排序和筛选。该技能旨在优化RAG流程，确保返回给大语言模型的上下文信息既高度相关又具备多样性，从而显著提升最终生成答案的准确性和丰富性。关键词：RAG重排序，交叉编码器，MMR多样性过滤，Cohere Rerank，检索增强生成，多阶段检索，相关性排序，AI检索优化。
agentuity-cli-cloud-storage-createSkill agentuity-cli-cloud-storage-create
Agentuity云存储创建工具，用于在Agentuity云平台上快速创建和管理存储资源。关键词：云存储，存储桶创建，Agentuity CLI，云平台操作，DevOps工具，命令行工具，云资源管理。
上下文工程Skill context-engineering
上下文工程是一种关键技术，专注于优化人工智能智能体系统中的上下文管理，以提高推理效率并降低计算成本。它涉及上下文基础、优化技术、压缩策略、记忆系统和多智能体协调，适用于AI应用开发、大模型微调和RAG应用。关键词：上下文工程、AI智能体、令牌优化、LLM、多智能体系统、记忆管理。
资深机器学习/AI工程师Skill senior-ml-engineer
该技能专注于将机器学习模型生产化，涉及MLOps、模型部署、特征存储、监控等关键领域。核心能力包括LLM集成、微调、RAG系统和智能代理AI，适用于构建可扩展的AI/ML系统和集成大语言模型到生产环境中。关键词：ML工程、生产化、MLOps、模型部署、特征存储、模型监控、LLM集成、RAG系统、智能代理AI、分布式计算、云部署。