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产出该输出的 Skills：evaluation metrics

浏览产出该输出的技能列表。

  • stable-baselines3 - 生产级强化学习算法库
    强化学习机器学习算法PyTorch

    ★ 650 · 更新于 2026-06-30

    基于 PyTorch 的强化学习算法库，支持训练智能体和创建自定义环境

    ⚙ 训练强化学习智能体⚙ 创建自定义环境⚙ 实现回调函数
  • agent-orchestration-improve-agent - 智能体性能优化技能
    智能体性能优化提示工程A/B测试

    ★ 22 · 更新于 2026-06-30

    通过性能分析、提示工程和持续迭代系统性改进现有智能体

    ⚙ 分析性能⚙ 收集指标⚙ 识别模式
  • agent-orchestration-improve-agent - 系统化Agent性能优化
    Agent优化性能分析提示工程A/B测试

    ★ 101 · 更新于 2026-06-30

    通过性能分析、提示工程和持续迭代系统化改进现有Agent

    ⚙ 分析Agent性能指标⚙ 收集用户反馈模式⚙ 识别失败模式
  • stable-baselines3 - 使用 Stable Baselines3 训练强化学习智能体
    强化学习机器学习智能体训练RL 算法

    ★ 16 · 更新于 2026-06-15

    使用基于 PyTorch 的库实现强化学习算法并训练智能体

    ⚙ 训练强化学习智能体⚙ 创建自定义环境⚙ 实现回调函数
  • rag-architect - RAG系统架构设计师
    RAG向量数据库语义搜索文档检索

    ★ 22 · 更新于 2026-03-10

    设计和构建基于向量数据库和语义搜索的RAG系统

    ⚙ 设计检索系统⚙ 选择向量数据库⚙ 配置向量数据库
  • rag-architect - RAG系统架构设计专家
    RAG向量数据库语义搜索检索

    ★ 8 · 更新于 2026-03-10

    设计包含向量数据库和语义搜索的RAG系统

    ⚙ 设计向量数据库⚙ 选择嵌入模型⚙ 实现分块策略
  • graphrag-patterns - 面向Neo4j RAG工作流的GraphRAG模式
    GraphRAG混合搜索Text2Cypher代理检索

    ★ 650 · 更新于 2026-03-10

    GraphRAG实现模式，包括混合搜索、Text2Cypher和代理检索，配合Neo4j使用

    ⚙ 按向量搜索文章⚙ 按关键词搜索文章⚙ 执行Cypher查询
  • rag-implementation - RAG实现工作流程 - 构建AI系统
    rag向量搜索llmai开发

    ★ 2 · 更新于 2026-03-09

    实现RAG系统，包括嵌入模型选择、向量数据库设置、分块策略和检索优化

    ⚙ 定义用例⚙ 选择嵌入模型⚙ 设置向量数据库