langchain-rag
RAG（検索拡張生成）システムを構築する際に、このスキルを活用してください。ドキュメントローダー、RecursiveCharacterTextSplitter、埋め込み（OpenAI）、ベクトルストア（Chroma、FAISS、Pinecone）について網羅しています。
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INVOKE THIS SKILL when building ANY retrieval-augmented generation (RAG) system. Covers document loaders, RecursiveCharacterTextSplitter, embeddings (OpenAI), and vector stores (Chroma, FAISS, Pinecone).
SKILL.md 本文
パイプライン:
- インデックス作成: ロード → 分割 → 埋め込み → 保存
- 検索: クエリ → 埋め込み → 検索 → ドキュメント返却
- 生成: ドキュメント + クエリ → LLM → 応答
主要コンポーネント:
- Document Loaders: ファイル、ウェブ、データベースからデータを取り込む
- Text Splitters: ドキュメントをチャンクに分割
- Embeddings: テキストをベクトルに変換
- Vector Stores: 埋め込みを保存および検索 </overview>
| ベクトルストア | ユースケース | 永続化 |
|---|---|---|
| InMemory | テスト | メモリのみ |
| FAISS | ローカル、高性能 | ディスク |
| Chroma | 開発 | ディスク |
| Pinecone | 本番環 |
...
詳細情報
- 作者
- langchain-ai
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 不明
Source: https://github.com/langchain-ai/langchain-skills / ライセンス: unknown
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