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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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大模型上下文工程基础
context-fundamentals
sickn33/antigravity-awesome-skills
223
本技能深入讲解了大型语言模型(LLMs)推理时可用的完整状态(上下文)。内容涵盖系统提示、工具定义、消息历史记录和检索文档等核心组件。掌握上下文工程是构建稳定、高效AI智能体的关键,它指导用户如何优化上下文内容,管理注意力预算,确保模型接收到最相关的“高信号”信息。
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自动检索库/框架文档
context7-auto-research
sickn33/antigravity-awesome-skills
336
该技能通过Context7 API自动获取最新版本的编程库和框架(如React, Next.js, Prisma)的官方文档。适用于代码开发过程中需要查阅最新、最准确技术参考资料的场景,确保代码基于当前的最佳实践。
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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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LLM应用模式与架构
llm-app-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
283
本技能集提供了一套生产级的LLM应用开发蓝图。它全面覆盖了RAG(检索增强生成)的完整流程,从文档切块到混合检索。此外,书中还详细介绍了ReAct等高级Agent架构模式,帮助开发者构建具备复杂推理和工具使用能力的企业级AI系统。
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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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OpenViking 上下文搜索
ov-search-context
volcengine/OpenViking
482
通过 OpenViking CLI,在记忆、技能与资源中执行语义或文本检索,跨目录发现以前保存的上下文,帮助智能体快速引用已有的知识与文档。
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个人知识库管理系统
knowledge-wiki
zhayujie/CowAgent
407
这是一个用于管理个人知识库(Wiki)的技能。它支持吸收用户分享的文章和文档,综合对话产生的关键洞察,以及查询已积累的知识。通过建立结构化的知识文件、索引和交叉引用,它可以构建一个完善的知识图谱,实现知识的有效捕获和检索。
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间接提示注入检测
indirect-injection-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
430
用于检测目标劫持(Goal Hijack)漏洞,即当恶意指令隐藏在代理处理的外部内容源(如RAG检索文档、用户上传文件或网页内容)中时,阻止模型执行这些隐藏指令。它确保系统只根据明确的任务指令处理内容,而不是执行内容本身携带的额外命令。
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