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RAG 系统可观测性评估
rag-observability-evals
sickn33/agentic-awesome-skills
144
本技能用于监控和评估检索增强生成(RAG)系统的性能。通过检索质量指标、幻觉检测和事实性检查,确保 AI 生成内容可靠。支持使用 RAGAS 等库进行回归测试和生产环境可观测性分析。
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相似性搜索模式实现
similarity-search-patterns
sickn33/agentic-awesome-skills
116
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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向量数据库工程师
vector-database-engineer
sickn33/agentic-awesome-skills
262
精通向量数据库、嵌入策略及语义搜索实现。擅长使用 Pinecone、Weaviate、Qdrant 等工具构建 RAG 应用、推荐系统及相似度搜索。负责向量索引配置、混合搜索实现及性能调优,支持大规模 AI 系统的可扩展性设计与优化。
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向量数据库运维
vector-database-ops
sickn33/agentic-awesome-skills
499
部署、配置并优化 Qdrant、Weaviate、pgvector、Pinecone 等生产级向量数据库,用于 RAG、语义搜索与推荐系统,涵盖集合设计、HNSW 索引、量化压缩与多租户过滤。
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Weaviate AI应用蓝图库
weaviate-cookbooks
sickn33/agentic-awesome-skills
299
本技能提供了官方的Weaviate AI应用蓝图集和实现指南。它涵盖了RAG、智能体工作流、数据探索和多模态搜索等高级应用模式,指导用户掌握全栈AI应用的最佳实践,是开发基于Weaviate系统的权威参考。
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