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搜索检索优化，共找到 30 条记录

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大模型上下文工程基础

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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。

Exa搜索结果处理与RAG上下文管理

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用于处理和优化来自Exa搜索API的原始搜索结果。该技能提供对内容提取范围的全面控制，支持选择元数据、高亮、全文或结构化摘要。核心功能包括实现带时效性的结果缓存、引用去重，以及最关键的基于令牌预算的内容筛选，确保检索内容能适配大型语言模型（LLM）的上下文窗口，是构建高级RAG和知识检索系统的关键工具。

LangChain/LangGraph智能体开发专家

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该技能旨在提供构建生产级、复杂AI智能体系统的专家指导。它专注于使用最新LangChain 0.1+和LangGraph API，实现多智能体编排、高级检索增强生成（RAG）流程（如RAG Fusion、HyDE）和复杂的状态管理。内容覆盖从架构设计到生产部署的全周期，包括FastAPI流式API、LangSmith可观测性、缓存优化及健壮的错误处理机制。

开源证据性能调优指南

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本指南提供了针对OpenEvidence API的性能优化策略。内容涵盖了实现稳健的缓存机制（TTL管理）、高效批量检索引文、连接池管理和限速处理等关键技术。通过应用这些优化技巧，用户可以显著降低查询延迟，即使面对复杂的多条件查询或海量引用数据也能保持流畅的系统性能。

检索增强生成系统架构师

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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。

高级提示词工程与大模型评估

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本工具集提供了一套高级、模型无关的LLM开发和质量保证工具。它支持通过静态分析优化提示词（包括令牌估算和清晰度评分），测量RAG检索的质量指标（如相关性、忠实度），并验证复杂的Agent工作流，确保LLM应用开发流程严谨可控。

相似性搜索模式实现

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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。

向量数据库与语义搜索专家

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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。

PostgreSQL 优化助手

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为 PostgreSQL 开发者提供特有功能、高级数据类型与性能调优指导，涵盖 JSONB、数组、窗口函数、全文检索、扩展等用例，帮助优化查询、索引与分析流程。

电影搜索最具区分度的线索

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EverMind-AI/EverOS

本技能指导用户优化电影搜索查询的构建方法。当问题包含一般性描述与高度具体细节（如精确的评级、奖项或引用）时，应始终以最具区分度的细节作为搜索的重点。这样做能显著提高信息检索的准确性和效率。

学术论文术语精准翻译

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EverMind-AI/EverOS

当研究问题使用口语化或笼统的描述时，本功能能够将其转化为标准、精准的学术术语。它帮助用户识别并提供多个同义词候选，从而提高论文搜索的精确度。通过优化搜索关键词，结合数值和时间约束，确保检索结果高度相关，高效定位关键学术文献。

学术论文结构信息识别

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EverMind-AI/EverOS

本技能旨在指导用户优化关于学术论文（学位论文）的搜索查询。它强调了在搜索致谢、委员会成员或特定结构化信息时，必须添加“致谢”、“论文”等关键词作为限定词。这能帮助用户避免只获取主题摘要，从而精确地找到论文内部特定的关键信息，显著提高检索的准确性和相关性。

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