带有标签“rag”的 Skills

qa-tester - Modular RAG MCP 服务器的全自动 QA 测试 Agent
qa测试 mcp服务器 rag 测试自动化
★ 0 · 更新于 2026-09-23
自动执行 Modular RAG MCP 服务器的全套 QA 测试，诊断并修复失败项，记录测试进度与证据。
⚙ 执行 CLI 测试命令 ⚙ 通过 AppTest 测试 Dashboard UI ⚙ 通过 JSON-RPC 测试 MCP 协议
qa-tester - Modular RAG MCP Server 的全自动 QA 测试 Agent
QA测试 MCP服务自动化测试 RAG
★ 1 · 更新于 2026-09-23
自动执行 Modular RAG MCP Server 的各类测试用例，诊断故障并进行最多3轮代码修复，更新测试进度记录。
⚙ 执行自动化 QA 测试用例 ⚙ 诊断测试失败原因 ⚙ 应用最小化代码修复
qa-tester - Modular RAG MCP Server 全自动 QA 测试 Agent。
QA测试测试 MCP服务 RAG
★ 0 · 更新于 2026-09-23
自动执行 CLI、界面与 MCP 协议测试，诊断失败原因，应用代码修复并记录测试进度。
⚙ 执行 CLI 测试命令 ⚙ 执行 Dashboard UI AppTest 测试 ⚙ 执行 MCP JSON-RPC 测试
agent-architecture-expert - 智能体系统架构与 RAG 管道设计指南。
智能体架构 RAG AWS-Bedrock 工具设计
★ 1 · 更新于 2026-09-22
提供智能体架构模式、RAG管道、工具接口设计、内存系统及AWS Bedrock Agents整合指南。
⚙ 设计智能体系统架构 ⚙ 构建 RAG 检索管道 ⚙ 配置 AWS Bedrock 智能体
AgentDB Vector Search - 基于 AgentDB 的语义向量搜索
向量搜索 agentdb 语义搜索 rag
★ 2 · 更新于 2026-09-20
使用 AgentDB 实现基于向量的语义搜索，用于文档检索、相似度匹配和上下文感知查询。
⚙ 初始化向量数据库 ⚙ 查询向量数据库 ⚙ 导出向量为 JSON
langchain - 使用 LangChain 构建 LLM 应用程序。
langchain lcel rag agent
★ 76 · 更新于 2026-09-20
使用 LCEL 链、RAG 管道和 LangGraph Agent 构建 LLM 应用程序。
⚙ 构建 LCEL 链 ⚙ 实现 RAG 管道 ⚙ 创建 LangGraph Agent
llm-application-dev-langchain-agent - LangChain 与 LangGraph Agent 开发专家
langchain langgraph agent rag
★ 0 · 更新于 2026-09-19
提供基于 LangChain 0.1+ 与 LangGraph 开发生产级 AI Agent 系统的架构设计与实现指导。
⚙ 设计 LangGraph 状态图 ⚙ 实现异步 RAG 管道 ⚙ 配置 Agent 内存系统
ai-engineer - 构建生产级大语言模型应用与智能体
AI 大语言模型 RAG 智能体
★ 0 · 更新于 2026-09-19
开发生产级大语言模型应用、高级检索增强生成系统、向量搜索、多模态 AI 及智能体编排。
⚙ 构建大语言模型应用 ⚙ 实现检索增强生成系统 ⚙ 编排多智能体工作流
ai-engineer - 构建生产级大语言模型应用、RAG系统及智能体。
大语言模型 RAG AI智能体向量搜索
★ 0 · 更新于 2026-09-19
实现大语言模型应用、RAG系统、向量搜索、智能体编排、多模态AI及企业级AI集成。
⚙ 集成大语言模型与服务框架 ⚙ 构建多阶段检索RAG管道 ⚙ 编排多智能体工作流与记忆
ai-engineer - 面向大语言模型应用、RAG与AI Agent的开发专家
大语言模型 RAG 智能体向量检索
★ 1 · 更新于 2026-09-19
构建生产级大语言模型应用、高级 RAG 系统、智能 Agent 及多模态 AI 集成。
⚙ 集成大语言模型与服务框架 ⚙ 构建高级 RAG 系统 ⚙ 编排多 Agent 工作流与记忆系统
fde-kb - FDE 知识库（Obsidian + sqlite-vec）
obsidian 知识库向量检索 sqlite-vec
★ 0 · 更新于 2026-09-19
在团队的 Obsidian 知识库 Vault 上执行本地检索、笔记查看、保存写入及检索评估。
⚙ 检索 Obsidian Vault 笔记 ⚙ 读取 Vault 笔记内容 ⚙ 保存新笔记至 Vault
cx-conversation-embedding-pipeline - 设计客服对话向量化流水线
向量搜索语义检索向量化流水线客服数据
★ 1 · 更新于 2026-09-18
设计用于语义检索的客服对话向量化流水线，并在嵌入前完成分块、脱敏与删除处理。
⚙ 按对话轮次边界进行切分 ⚙ 为向量附加元数据过滤项 ⚙ 在向量化前脱敏个人信息
experiments-index - 增量追加实验记录至 FAISS 与 HuggingFace 向量库
faiss huggingface数据集向量数据库增量追加
★ 2 · 更新于 2026-09-18
在 fcntl 文件锁下将战役结果记录增量追加至现有 FAISS 索引和 HuggingFace 数据集中。
⚙ 获取 fcntl 排他文件锁 ⚙ 使用句子编码器嵌入文本记录 ⚙ 对向量嵌入进行 L2 归一化
llm-architect - 大语言模型系统架构与优化
大语言模型系统架构 RAG 模型微调
★ 602 · 更新于 2026-09-17
设计兼顾性能、成本效益与安全性的可扩展大语言模型应用系统。
⚙ 设计端到端 LLM 系统 ⚙ 选择模型与服务基础设施 ⚙ 实现 RAG 检索增强管道
rag-expert - RAG 知识库管理专家
检索增强生成知识库 LlamaIndex 智谱AI
★ 14 · 更新于 2026-09-17
基于 LlamaIndex 与智谱 AI 提供文档上传、向量化索引、语义检索和知识库维护等 RAG 全链路管理操作。
⚙ 上传文档到知识库 ⚙ 语义查询知识库 ⚙ 列出已导入文档
building-with-llms - 帮助用户使用大语言模型构建有效的 AI 应用
大语言模型 AI应用提示词工程 RAG
★ 18 · 更新于 2026-09-16
提供用于构建 AI 应用、编写提示词、实现 RAG、创建 Agent 及运行评估的实用方法与指导。
⚙ 理解用户 AI 使用场景 ⚙ 诊断 AI 应用问题 ⚙ 应用提示词与架构技巧
code-refactoring-context-restore - 上下文还原：高级语义记忆再水化
上下文还原语义记忆代码重构 RAG
★ 0 · 更新于 2026-09-16
在分布式 AI 工作流中恢复和重建项目上下文。
⚙ 恢复并重建项目上下文 ⚙ 语义化检索上下文向量 ⚙ 按相关性排序上下文组件
rag-expert - OCI 检索增强生成架构指南
rag oci oracle-cloud 向量搜索
★ 0 · 更新于 2026-09-16
提供在 Oracle Cloud Infrastructure 上构建检索增强生成（RAG）系统的架构模式、向量存储选型与检索优化指导。
⚙ 设计 OCI 上的 RAG 架构 ⚙ 选择嵌入模型与向量数据库 ⚙ 优化检索与混合搜索
rag-expert - Oracle Cloud Infrastructure (OCI) RAG 架构专家
rag oci oracle-cloud 向量搜索
★ 1 · 更新于 2026-09-16
提供在 Oracle Cloud Infrastructure 上构建生产级 RAG 系统的架构模式与指南。
⚙ 设计企业级 RAG 架构 ⚙ 选择嵌入模型与向量数据库 ⚙ 优化检索质量
rag-architect - 设计、调优与评估生产级 RAG 管线
rag 检索分块嵌入模型
★ 1 · 更新于 2026-09-15
设计 RAG 管线，优化文档分块策略，选择嵌入模型与向量数据库，并评估检索质量指标。
⚙ 分析语料分块策略 ⚙ 设计 RAG 管线配置 ⚙ 评估检索质量指标

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