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搜索 Embeddings ，共找到 38 条记录

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UMAP 非线性降维工具

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 UMAP-learn 进行快速、可扩展的非线性降维，适用于二维/三维可视化嵌入、聚类预处理、监督与半监督 UMAP、DensMAP、AlignedUMAP 及参数化 UMAP 工作流，并包含关键参数调优指南。

分子特征化工具库

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

统一的分子特征化 Python 库，集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征，用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。

ESM 蛋白质语言模型

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

使用 esm Python SDK 和 ESM3/ESMC 模型进行蛋白质序列生成、嵌入提取、功能注释、结构预测与逆折叠，并支持 Forge/Biohub 云端推理工作流。

单细胞 Census 数据查询工具

cellxgene-census

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

该技能提供对 CZ CELLxGENE Census 的程序化访问，这是一个包含版本化公共单细胞和空间转录组数据的综合集合。它支持高效查询大规模细胞元数据、基因表达切片和嵌入，无需下载整个数据集。适用于分析人类、小鼠等多种生物体的数据，并与 Scanpy、AnnData 等工具集成，支持大规模分析和机器学习工作流。

RAG系统架构指南

Jeffallan/claude-skills

设计并实现生产级 RAG 系统，涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估，助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。

LangChain RAG：向量搜索与优化

langchain-embeddings-search

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本指南旨在掌握使用LangChain构建稳健的检索增强生成（RAG）流程。内容深入探讨了向量搜索的常见陷阱，包括不同向量数据库的相似度分数语义差异（L2与Cosine）、嵌入维度匹配问题，以及针对代码和Markdown的文本分块最佳实践。学习如何选择、配置和优化FAISS、Pinecone、Chroma等多种向量存储，确保RAG系统的高召回率。

代码库索引与语义搜索

cursor-codebase-indexing

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

专业的代码库索引工具，将整个项目代码分割并转换为向量嵌入。它支持通过自然语言提问实现语义搜索（@Codebase），能帮助开发者快速、准确地定位代码流、API或功能点，极大地增强AI辅助编程的上下文感知能力。

RuView模型高级训练流程

ruview-model-training

本文档全面介绍了RuView模型的全生命周期训练流程。涵盖多种先进的跟踪技术，包括无摄像头姿态估计（WiFlow）、使用MediaPipe的相机监督方法、鲁棒的对比嵌入（RuVector）以及领域泛化（MERIDIAN）。支持在本地GPU和云平台进行训练、评估和部署。

层次化数据到双曲空间嵌入

vector-hyperbolic

该技能使用双曲空间模型（Poincare球）嵌入具有固有层级结构的数据，如依赖树、本体论或模块结构。与标准欧几里得空间不同，双曲空间能高效保留层级距离，距离与树的深度呈对数增长。适用于知识图谱、代码架构分析和复杂关系挖掘。

向量嵌入生成与索引

本工具用于将文本、代码或文档转化为高维向量嵌入（384维）。它利用ONNX和HNSW索引，实现高效的语义搜索、相似性比较和数据聚类，是构建RAG和知识检索系统的核心组件。

基于图社区检测的向量聚类

该技能利用`ruvector`工具，通过图社区检测（如谱聚类/Louvain）来发现大量语义嵌入（如代码或数据）中的自然分组。它能帮助用户发现潜在的主题、识别异常数据点（离群值）并系统化地组织大型向量集合，适用于代码库或大型数据集的结构化分析。

管理RVF可移植智能体记忆

该工具用于管理RVF（Ruflo Vector Format）文件，专门用于处理和传输智能体的记忆信息。它支持查看、导出、导入、迁移和统计记忆数据，确保知识库可以安全地在不同项目和平台之间进行备份和共享。

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