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搜索 向量检索 ，共找到 37 条记录
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高性能向量相似性搜索引擎

qdrant-vector-search
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
90
Qdrant是一个高性能的Rust驱动向量数据库，专为生产级的RAG（检索增强生成）和语义搜索应用设计。它提供快速的最近邻搜索功能，支持结合元数据的混合搜索，并具备通过分片和复制实现的水平扩展能力。适用于构建实时推荐系统和企业级知识检索系统。
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RAG系统架构指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
176
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。
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RAG系统实现工作流

rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG（检索增强生成）系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计，到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程，确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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相似性搜索模式实现

similarity-search-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
302
本技能提供高效的相似性搜索模式，适用于生产环境系统搭建。它对于构建语义搜索系统、实现RAG检索增强、开发推荐引擎以及优化处理海量向量数据的检索性能至关重要。
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开放笔记本研究中心

open-notebook
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
494
开源自托管的研究平台，可替代NotebookLM，支持多源内容摄取、AI笔记、上下文对话、向量检索和多说话人播客生成，还提供REST API便于自动化。
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开源研究笔记本平台

open-notebook
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
199
自托管开源的研究笔记平台，可替代 Google NotebookLM。支持导入 PDF、视频、音频、网页与 Office 文档，生成 AI 笔记与摘要、制作多说话人播客、与文档对话，并进行全文与向量检索，兼容 16 种以上 AI 提供商。
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LangChain RAG：向量搜索与优化

langchain-embeddings-search
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
230
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。
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Qdrant客户端SDK：向量检索服务

qdrant-clients-sdk
github/awesome-copilot
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本SDK集提供了Qdrant数据库在多种主流编程语言（如Python, Java, Go等）的官方客户端接口。它允许开发者轻松地将高性能的向量搜索功能集成到应用程序中。无论您是构建语义搜索系统、推荐引擎，还是任何需要基于相似性检索的AI应用，本工具都能提供完整的解决方案。
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Qdrant向量搜索性能优化指南

qdrant-search-speed-optimization
github/awesome-copilot
173
本指南详细介绍了Qdrant向量搜索的性能诊断与优化方法，解决搜索速度慢、延迟高或吞吐量不足的问题。内容涵盖了从内存优化、HNSW参数调优、量化技术到高效索引创建等多个方面，帮助用户提升系统在高负载下的检索效率。
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日本語NLP趋势报告

research-trends
taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
462
结合日本语NLP资源数据集与实时网页调研，生成关于模型、工具、基准、向量检索、语音等方向的最新趋势报告。
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RAG向量及嵌入弱点评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
该技能用于对检索增强生成（RAG）系统和向量数据库进行安全审计。它重点检测嵌入模型是否易发生反演、是否存在跨租户数据泄露，以及知识库是否容易被污染，是满足OWASP LLM08:2025等安全标准的关键工具。
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RAG流程提示注入安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供全面的安全测试方法，用于检测检索增强生成（RAG）流程中的漏洞。它专注于探测通过污染文档实现的间接提示注入，以及向量空间中的嵌入操纵攻击。使用NVIDIA garak、Promptfoo和PyRIT等工具，可验证RAG系统的检索防护能力和CI/CD的安全性，确保系统不会受到恶意输入或数据泄漏的攻击。
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