搜索结果: "rag"
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。
机器学习工程师Skill ml-engineer
本技能专注于构建和管理生产级机器学习系统，涵盖从数据管道、模型训练到部署监控的全流程。核心内容包括MLOps实践、模型部署策略、特征工程、漂移检测、RAG管道构建以及常见反模式规避。关键词：机器学习工程，MLOps，模型部署，特征存储，漂移检测，RAG，AI系统，生产化AI。
Weaviate向量数据库集成Skill weaviate-integration
Weaviate向量数据库集成技能，专注于向量数据库的部署、模式定义、GraphQL查询和混合搜索配置。该技能支持RAG（检索增强生成）管道实现，提供数据向量化存储与智能检索能力，适用于AI应用开发、大模型微调和知识库构建。关键词：Weaviate向量数据库，GraphQL查询，混合搜索，RAG管道，向量化存储，AI应用开发。
Agentuity云向量统计Skill agentuity-cli-cloud-vector-stats
Agentuity云向量统计技能是一个用于获取和管理Agentuity云平台上向量存储（Vector Storage）统计数据的命令行工具。该工具需要用户先完成身份验证，并可在指定的项目上下文中运行。其主要功能包括：查看所有向量命名空间的整体统计概览、获取特定命名空间（如'products'或'embeddings'）的详细数据指标，帮助开发者和数据科学家监控向量数据库的使用情况、存储容量和性能表现。关键词：Agentuity，云平台，向量存储，统计数据，命令行工具，身份验证，项目管理，向量数据库监控。
Agentuity云向量存储统计工具Skill agentuity-cli-cloud-vector-stats
这是一个用于获取Agentuity云平台向量存储统计信息的命令行工具。该工具支持查看向量数据库的存储状态、命名空间统计和向量索引详情，适用于AI应用开发、大模型微调、RAG应用等场景中的向量数据管理。关键词：向量存储统计、Agentuity云平台、AI向量数据库、RAG应用开发、命令行工具
BackendDeveloperAgentSkill develop-backend
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。
令牌节约上下文压缩技能Skill token-saver-context-compression
这个技能用于减少AI代理上下文中的令牌使用，通过混合搜索和压缩技术，保留关键证据并持久化到内存记录中。关键词：令牌节约、上下文压缩、AI代理、RAG应用、内存持久化。
技能升级器Skill skill-upgrader
这个技能是一个元技能，用于将任何SKILL.md文件自动化升级到决策理论v5 Hybrid格式，通过四个并行Ragie支持的代理使用决策理论和模态逻辑进行分析、优化和验证。关键词：技能升级、决策理论、模态逻辑、RAG应用、AI代理、自动化工具、MDP结构、策略设计、约束提取、验证安全性。
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。
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。
混合搜索实现Skill hybrid-search-implementation
混合搜索实现是一种结合向量搜索和关键词搜索的技能，用于提高检索性能，特别适用于构建RAG系统、搜索引擎等场景。它能够融合语义理解和精确匹配，处理特定术语查询，改善召回率。关键词：混合搜索、向量搜索、关键词搜索、RAG应用、人工智能、机器学习、检索增强生成、搜索引擎优化。
语义内核设置Skill semantic-kernel-setup
该技能用于配置和部署 Microsoft Semantic Kernel，这是一个用于编排 AI 服务和功能的框架。它专注于设置 AI 规划器（如 Handlebars 和 Stepwise）、创建和管理插件（函数集合）、集成内存存储以及构建自动化的函数调用链。核心功能包括连接 AI 服务（如 OpenAI、Azure）、组织插件、选择规划策略以及实现智能体的规划与执行流程。关键词：Semantic Kernel, AI 编排, 函数调用, AI 规划器, 插件开发, 智能体开发, 大模型应用, RAG, AI 服务集成。