搜索结果: "rag"
TestInfrastructureAgent-RealCoverageBuilderSkill test-infrastructure
这个技能是关于创建和维护全面的测试覆盖率，确保测试是可执行的规范，并且没有空的测试文件。它包括测试清单和差距分析、测试编写、质量门、工作流程、测试编写指南、测试覆盖目标、运行测试、处理不可测试的代码和测试维护。
人工智能大语言模型工程技能Skill ai-llm
该技能专注于生产级大语言模型（LLM）系统的开发与工程，涵盖从架构选择、数据集设计、PEFT/LoRA微调、评估工作流到部署和生命周期运营的全过程。强调成本优化、安全控制和现代最佳实践，适用于构建、评估和部署LLM应用。关键词：LLM工程、大模型微调、RAG应用、AI智能体、成本控制、评估部署、生产标准、安全治理。
AI工程师Skill AIEngineer
AI 工程师专注于大型语言模型应用开发，涵盖检索增强生成和 LangChain 架构，用于构建智能问答系统、AI 工作流编排、Agent 开发等，关键词包括 AI 工程师、LLM、RAG、LangChain、AI 应用开发、智能问答、检索增强生成、Agent 编排。
QE覆盖分析Skill "QECoverageAnalysis"
QE覆盖分析技能用于检测软件测试中的覆盖差距，使用O(log n)次线性算法提高效率，结合风险加权分析评估代码风险，并智能优先级排序测试工作，以优化软件质量。关键词：测试覆盖、风险分析、优先级排序、代码质量、QE覆盖。
实用技术写作技能Skill pragmatic-writing
实用技术写作技能是一种基于Hunt/Thomas和Joel Spolsky风格的写作方法，用于创作清晰、引人入胜、可操作的技术内容，如技术文章、文档和教程。关键词：技术写作、实用、清晰、可操作、SEO、内容创作。
RAG实现Skill rag-implementation
这个技能用于构建检索增强生成（RAG）系统，通过向量数据库和语义搜索增强大语言模型（LLM）应用，实现基于外部知识的准确回答，适用于文档问答、语义搜索、知识增强AI、LLM集成和问答系统等场景。关键词：RAG、检索增强生成、向量数据库、语义搜索、LLM、知识库、问答系统、人工智能、文档处理、检索优化。
测试覆盖率分析器Skill test-coverage-analyzer
这个技能帮助识别测试覆盖率的空白，并提出具体的测试用例以提高代码质量，适用于提高测试覆盖率、分析覆盖率空白和提出测试建议的场景。
知识合成器Skill knowledge-synthesizer
知识合成器是一个专门从事多源信息整合与结构化处理的AI工具。它能够从各类文档中提取实体和关系，构建知识图谱和本体论，支持GraphRAG系统设计，实现跨文档的智能信息合成与见解提取。核心功能包括：知识图谱构建、本体设计、语义关系挖掘、结构化知识库创建、多源信息融合分析。适用于企业知识管理、智能检索系统、AI训练数据增强、研究文献分析等场景。关键词：知识图谱，本体论，信息合成，RAG系统，实体关系提取，结构化知识，多源数据分析，语义搜索，GraphRAG，知识管理。
Phoenix-Arize-LLM可观测性平台设置技能Skill phoenix-arize-setup
该技能用于设置和配置Arize Phoenix平台，这是一个专门用于大语言模型（LLM）和AI智能体的可观测性、调试与评估工具。核心功能包括：通过OpenTelemetry实现LLM调用链追踪、使用LLM作为评判器进行自动化评估、对嵌入向量进行可视化与漂移监控、分析检索增强生成（RAG）系统的质量，以及管理评估实验数据集。它支持对OpenAI、LangChain、LlamaIndex等主流框架的自动检测，帮助开发者和研究者全面监控、分析和优化其AI应用的质量与性能。 关键词：LLM可观测性，AI评估，Phoenix平台，RAG分析，嵌入可视化，OpenTelemetry追踪，LLM-as-Judge，智能体调试，模型监控，Arize
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
代码覆盖率分析Skill CodeCoverageAnalysis
代码覆盖率分析技能是一个用于软件质量保障的自动化工具，专注于多语言（如JavaScript、Python、Java）的代码覆盖率收集、报告生成和质量门禁设置。它能自动检测项目类型，配置相应工具（如Istanbul、coverage.py、JaCoCo），合并不同测试类型的覆盖率数据，生成可视化报告和趋势分析，并设置阈值以强制执行代码质量标准，从而帮助开发团队提升代码质量、识别未覆盖代码路径和死代码，并集成到CI/CD流程中。关键词：代码覆盖率，测试覆盖率，质量门禁，CI/CD集成，多语言支持，自动化测试，软件质量，覆盖率报告。
AgentuityCLI项目创建工具Skill agentuity-cli-project-create
Agentuity CLI项目创建工具是一个命令行工具，用于快速创建和管理AI智能体项目。该工具提供模板化项目创建、依赖自动安装、构建流程自动化等功能，支持自定义域名配置和项目注册。适用于AI智能体开发、RAG应用构建、大模型微调等场景，帮助开发者快速搭建AI项目基础架构。关键词：AI智能体开发、项目创建工具、命令行工具、模板化开发、RAG应用、大模型微调、DevOps自动化、项目管理