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LangChain RAG管道构建与实践

langchain-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本教程详细指导如何使用LangChain构建完整的检索增强生成（RAG）管道。它覆盖了从数据加载（支持PDF、CSV、TXT等）到文本分块、生成嵌入向量，再到将向量存储在各种向量数据库（如FAISS, Pinecone）中的全流程。最终实现一个具备准确上下文理解和问答能力的智能检索系统。

临床文档摄取与预处理

ingesting-clinical-documents

maziyarpanahi/openmed

该模块负责将各种形式的临床文档（如扫描的图片、传真、CSV/TSV表格、C-CDA XML）统一转换为结构化的文本格式。它支持设备端OCR和表格数据红审，是进行去标识化和命名实体识别（NER）流程的关键第一步。

AI 智能体基准评估

ai-agent-evaluation-benchmarking

sickn33/agentic-awesome-skills

为自主 AI 智能体提供标准化能力基准评估框架，覆盖任务完成率、规划准确度、工具调用精度、Token 成本效率与回归监控，并可导出 CSV、SQL DDL、JSON Schema 等可审计构件。

AI 智能体工具路由

ai-agent-tool-routing

sickn33/agentic-awesome-skills

为自主 AI 智能体定义外部工具路由的标准化注册规范，涵盖工具定义、参数强制转换、幂等键、限流、重试退避与超时策略，并可导出 CSV、SQL DDL、JSON Schema 等校验产物，便于接入 CI 与审计流程。

AI 提示词回归测试矩阵

ai-prompt-regression-testing

sickn33/agentic-awesome-skills

提供标准化的提示词回归测试登记框架，用于记录基线输出、语义漂移阈值、评审模型判定与黄金数据集，并可导出 CSV、SQL DDL 与 JSON Schema 以接入 CI 验证流程，防止提示词迭代导致输出质量退化。

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