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智能体记忆系统架构
agent-memory-systems
sickn33/antigravity-awesome-skills
299
本技能深入探讨了智能体(AI Agent)的记忆系统架构。它涵盖了短期上下文、长期向量存储和认知架构(CoALA模型:语义、情景、程序性记忆)的理论及实践。学习如何设计有效的记忆检索机制,选择合适的向量数据库和嵌入模型,从而构建具备长期记忆和高度上下文理解能力的AI应用。
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Azure AI 智能体持久化SDK (.NET)
azure-ai-agents-persistent-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
471
这是一个用于.NET环境的底层SDK,用于构建和管理持久化、有状态的AI智能体。它提供了完整的客户端接口,用于处理AI代理的创建、对话线程管理、消息记录、任务执行流程、外部工具函数调用,并支持通过向量存储实现文件检索(RAG)。适用于构建复杂的企业级多轮对话AI应用。
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Azure AI 智能体持久化SDK (.NET)
azure-ai-agents-persistent-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
471
这是一个用于.NET环境的底层SDK,用于构建和管理持久化、有状态的AI智能体。它提供了完整的客户端接口,用于处理AI代理的创建、对话线程管理、消息记录、任务执行流程、外部工具函数调用,并支持通过向量存储实现文件检索(RAG)。适用于构建复杂的企业级多轮对话AI应用。
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Azure .NET 搜索应用开发
azure-search-documents-dotnet
sickn33/antigravity-awesome-skills
268
该SDK是用于.NET平台的Azure AI Search官方客户端库。它允许开发者构建功能强大的搜索应用,支持全文检索、向量相似度搜索、语义搜索及混合查询。开发者可以使用它来管理索引、执行文档增删改查,并实现高级搜索模式,如分面筛选和自动补全。
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Azure AI 搜索 Python SDK
azure-search-documents-py
sickn33/antigravity-awesome-skills
225
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。
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Azure AI 搜索开发指南
azure-search-documents-ts
sickn33/antigravity-awesome-skills
280
本SDK为使用TypeScript开发面向Azure AI Search的应用程序提供了完整客户端。它支持向量搜索、混合搜索和语义搜索等前沿检索方法。适用于开发需要高级检索能力的电子商务、文档管理或知识库系统。
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开源嵌入向量数据库
chroma
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
290
Chroma是一个专为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它能够存储高维向量嵌入和元数据,支持强大的向量搜索和基于元数据的过滤。核心功能包括实现检索增强生成(RAG)、语义搜索和文档检索,特别适合需要本地化或自部署环境的开源AI项目和原型开发。
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Exa 语义搜索
exa-search
sickn33/antigravity-awesome-skills
131
通过 Exa API 提供语义/向量搜索,可发现相似内容或按公司、人物、论文等分类筛选,便于高效开展结构化研究与内容检索。
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FAISS:高效向量相似性搜索库
faiss
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
276
FAISS(Facebook AI Similarity Search)是一个用于高效相似性搜索和聚类的库。它支持对数十亿级别的密集向量进行索引和搜索,具备GPU加速和多种索引类型(如Flat、IVF、HNSW)。适用于构建需要超高吞吐量和低延迟的超大规模应用,特别是在RAG、推荐系统等领域,用于快速的k-NN检索或纯向量相似度匹配。
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混合搜索实现指南
hybrid-search-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
380
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。
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LangChain RAG管道构建与实践
langchain-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
315
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。
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LlamaIndex 数据框架
llamaindex
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
185
LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持,帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。
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