rag pipeline builder
✓Erstellen Sie abrufgestützte Generierungssysteme, die LLM-Antworten in Ihren Daten verankern
Installation
SKILL.md
The RAG Pipeline Builder skill guides you through designing and implementing Retrieval-Augmented Generation systems that enhance LLM responses with relevant context from your own data. RAG combines the power of large language models with the precision of information retrieval, reducing hallucinations and enabling AI to work with private, current, or domain-specific knowledge.
This skill covers the complete RAG stack: document ingestion, chunking strategies, embedding generation, vector storage, retrieval optimization, context injection, and response generation. It helps you make informed decisions at each stage based on your specific requirements for accuracy, latency, cost, and scale.
Whether you are building a documentation Q&A bot, a customer support system, or an enterprise knowledge assistant, this skill ensures your RAG implementation follows production best practices.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill rag pipeline builder- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist rag pipeline builder?
Erstellen Sie abrufgestützte Generierungssysteme, die LLM-Antworten in Ihren Daten verankern Quelle: eddiebe147/claude-settings.
Wie installiere ich rag pipeline builder?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill rag pipeline builder Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/eddiebe147/claude-settings
Details
- Kategorie
- {}Datenanalyse
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-01