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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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Mistral：嵌入、RAG与函数调用工作流

mistral-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
378
本工作流旨在构建基于Mistral AI的进阶应用。内容涵盖文本和代码嵌入生成、基于余弦相似度的语义搜索实现，以及完整的RAG（检索增强生成）流程。同时，它还详细演示了函数调用（Tool Use）机制，使大模型能够与外部工具和API进行交互，实现更复杂的业务逻辑。
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Neon 自动化工具

neon-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
315
通过 Composio MCP 自动化 Neon 无服务器 Postgres 操作，可枚举项目与分支、查看数据库、管理角色、获取连接 URI，并将数据库流程嵌入跨应用流水线。
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Obsidian Markdown 编辑

obsidian-markdown
davepoon/buildwithclaude
305
支持 Wikilinks、嵌入、提示框、属性、标签等 Obsidian 语法，帮助编辑和生成兼容 Obsidian 笔记的 Markdown 内容。
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OpenAI 自动化工具

openai-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
91
通过 Composio MCP 集成自动化 OpenAI API 操作，涵盖文本/多模态响应、结构化输出、嵌入向量、图像生成与模型查看等常见流程。
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RAG系统架构指南

rag-architect
Jeffallan/claude-skills
341
设计并实现生产级 RAG 系统，涵盖文档切分、嵌入生成、向量存储、混合检索、重排序与评估，助力知识驱动的 AI 应用实现语义搜索、文档检索与上下文增强。
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检索增强生成系统架构师

rag-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
273
专注于设计和构建高级检索增强生成（RAG）系统。该领域的专家掌握了从文档分块、嵌入模型选择、向量数据库架构到混合搜索策略的全部知识。核心目标是优化信息检索流程，确保大型语言模型（LLM）的输出内容准确、可靠，有效解决模型幻觉问题，提升企业级知识应用能力。
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RAG系统实现工作流

rag-implementation
sickn33/antigravity-awesome-skills
258
本工作流提供了一个从零到一的RAG（检索增强生成）系统构建指南。它涵盖了从嵌入模型选择、向量数据库配置、分块策略设计，到混合检索、LLM集成和系统评估的整个流程，确保构建出知识可靠、性能优越的AI应用。
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句向量嵌入框架

sentence-transformers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
326
Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，可生成句、文本与图像嵌入，支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态，适合本地生产环境使用。
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Shopify应用构建：Remix与React实践

shopify-apps
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
本指南提供了专业的Shopify应用开发模式，采用Remix和React构建现代化应用。内容涵盖App Bridge嵌入、GraphQL API调用、Webhook处理等核心功能，适用于需要构建复杂电商生态系统应用的开发者。
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Snowflake 数据仓库自动化

snowflake-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
343
通过 Composio MCP 将 Snowflake 数据仓库操作自动化，可以探索数据库、模式、表，执行 SELECT/DDL/DML，并将这些流程嵌入跨应用管道，提升数据运维效率。
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向量数据库与语义搜索专家

vector-database-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
444
该技能集专注于向量数据库的架构设计和语义搜索的实现。涵盖嵌入策略、索引优化（如HNSW、IVF）和复杂的检索技术（如RAG和混合搜索）。掌握Pinecone、Weaviate、Qdrant等主流向量数据库，可用于构建高级推荐系统和相似性检索应用。
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