汎用LLM・AI開発⭐ リポ 6品質スコア 53/100
RAG Pipeline Builder
ベクトルストア、チャンキング戦略、リランキングを組み合わせて、Retrieval-Augmented Generation（RAG）パイプラインを構築できます。大規模言語モデルの回答精度を向上させるため、外部知識ソースから関連情報を効率的に検索・抽出し、モデルに供給するシステムを実装します。ベクトルデータベースへの埋め込みやテキスト分割の最適化、取得結果の再ランク付けなど、エンドツーエンドのRAGワークフローを構築できます。
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Builds Retrieval-Augmented Generation pipelines with vector stores, chunking strategies, and reranking
SKILL.md 本文
注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。
RAG Pipeline Builder
ベクターストア、チャンキング戦略、リランキングを備えた Retrieval-Augmented Generation パイプラインを構築します
使用方法
このスキルは、SkillsHub 上でスタンドアロンで使用することも、エージェントワークフローの一部として使用することもできます。
スタンドアロン
skillshub run ragai/RAG-Pipeline-Builder --input "Your query here"
エージェント内
エージェント設定にこのスキルを追加して、その機能を有効にします。
詳細情報
- 作者
- Eli-yu-first
- ライセンス
- 不明
- 最終更新
- 2026/3/3
Source: https://github.com/Eli-yu-first/skillshub / ライセンス: 未指定