ai-rag-pipeline
ウェブ検索とLLMを活用したRAG（検索拡張生成）パイプラインを構築できます。利用可能なツール：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、OpenRouter経由のGemini。実装できる機能：リサーチ、ファクトチェック、根拠に基づいた回答生成、ナレッジ検索。AI エージェント、リサーチアシスタント、ファクトチェッカー、ナレッジベースの構築に活用できます。
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Build RAG (Retrieval Augmented Generation) pipelines with web search and LLMs. Tools: Tavily Search, Exa Search, Exa Answer, Claude, GPT-4, Gemini via OpenRouter. Capabilities: research, fact-checking, grounded responses, knowledge retrieval. Use for: AI agents, research assistants, fact-checkers, knowledge bases. Triggers: rag, retrieval augmented generation, grounded ai, search and answer, research agent, fact checking, knowledge retrieval, ai research, search + llm, web grounded, perplexity alternative, ai with sources, citation, research pipeline
SKILL.md 本文
AI RAG パイプライン
inference.sh CLI 経由で RAG (検索拡張生成) パイプラインを構築します。
クイックスタート
curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
# Simple RAG: Search + LLM
SEARCH=$(infsh app run tavily/search-assistant --input '{"query": "latest AI developments 2024"}')
infsh app run openrouter/claude-sonnet-45 --input "{
\"prompt\": \"Based on this research, summarize the key trends: $SEARCH\"
}"
インストール注記: [インストールスクリプト](https://cli.inferenc
...
詳細情報
- 作者
- openakita
- リポジトリ
- openakita/openakita
- ライセンス
- AGPL-3.0
- 最終更新
- 2026/5/12
Source: https://github.com/openakita/openakita / ライセンス: AGPL-3.0
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