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Exa搜索结果处理与RAG上下文管理

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用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制，支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重，以及最关键的基于令牌预算的内容筛选，确保检索内容能适配大型语言模型（LLM）的上下文窗口，是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。

AI驱动的研究架构设计

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一套完整的、模仿Perplexity的AI搜索和研究系统参考架构。它涵盖了搜索服务（模型路由、缓存）、引用文献处理（提取、验证）和研究编排器（多查询合成）三个核心模块，适用于构建复杂的、增强搜索能力的AI应用和系统设计。

Perplexity 智能搜索

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通过 LiteLLM 和 OpenRouter API 接入 Perplexity 模型，实时抓取带引用的网页信息，适合最新研究、文献检索、事实验证和特定领域查询，弥补模型训练数据之外的知识空白。

Cohere RAG流程构建

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本流程演示了如何使用Cohere的嵌入、重排序和聊天API构建完整的RAG（检索增强生成）流水线。它涵盖了从知识库嵌入、高效检索相关信息，到通过LLM生成带有精确引用的答案的全过程。适用场景包括构建企业级、知识驱动的问答和智能问询系统。

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