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搜索召回，共找到 17 条记录

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Azure AI 搜索 Python SDK

azure-search-documents-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是用于通过 Python 语言与 Azure AI 搜索服务进行交互的官方 SDK。它提供了全面的高级搜索检索功能，包括全文检索、向量相似性搜索、混合搜索和语义排序。适用于构建复杂的企业级搜索应用，实现深度内容理解和精确信息召回。

客户营销自动化工作流

customerio-primary-workflow

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本模块用于实现SaaS应用与Customer.io的深度集成，管理用户全生命周期。通过定义和跟踪核心事件（如注册、功能使用、升级、取消订阅），可以精准触发自动化营销流程、欢迎序列和召回活动，实现用户行为驱动的精细化培育。

机器学习模型评估

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

使用插件生成准确率、查准率、召回率、F1等指标，对机器学习模型性能进行全面评估，便于比较各模型并在上线前进行验证。

混合搜索实现指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供结合向量相似度和关键词搜索的模式，用于构建需要高召回率的检索系统。它特别适用于RAG系统或复杂搜索引擎。当纯语义搜索无法捕获特定术语的精确匹配，需要结合语义理解和精确匹配能力时，应使用此方法。

超参数优化助手

tuning-hyperparameters

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。

向量索引性能调优指南

vector-index-tuning

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了生产级向量索引优化的最佳实践。它指导用户如何调整HNSW参数、实施量化策略，并优化内存使用，以平衡搜索延迟、召回率和大规模数据库的扩展性。

FDA监管数据查询

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 Python 调用 openFDA 接口查询药品、器械、食品、兽药及物质的监管、召回、安全与上市信息，辅助合规分析与药物安全研究。

SIEM 用例调优

implementing-siem-use-case-tuning

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析 Splunk 与 Elastic 告警量、调整阈值、构建白名单并衡量精准率与召回率，帮助 SOC 团队降低误报并追踪调优后的告警转事件情况。

OpenViking长期记忆上下文增强

openviking-memory

volcengine/OpenViking

这是一份关于OpenViking长期记忆插件的指南。该插件通过自动提取和存储对话中的关键信息和偏好，显著增强了AI的对话连贯性和记忆能力。它能在回复前自动召回相关上下文，使用户体验更自然、更具个性化。提供了记忆召回、手动存储和删除等核心功能。

EverOS 自然语言持久记忆系统

evermind-ai-everos

EverMind-AI/EverOS

EverOS 插件为 OpenClaw 集成了持久化的长期记忆功能，通过上下文引擎API实现。它无需手动调用内存工具，即可在每次回复前自动召回相关历史上下文，并在对话结束后自动存储新的关键信息。用户可以进行自然流畅的对话，而系统会确保所有重要的上下文和偏好设置在不同会话间持续保留。

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。

Qdrant搜索质量诊断与优化

qdrant-search-quality

github/awesome-copilot

本技能旨在帮助用户系统性地诊断和提升Qdrant的搜索相关性。它解决了搜索结果不佳、精确率或召回率低的问题。核心流程包括判断问题源于嵌入模型、配置参数还是查询策略，并提供从基础测试到高级优化（如混合搜索、重排）的完整调优指导。

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