rag-implementation

SKILL.md

Master Retrieval-Augmented Generation (RAG) to build LLM applications that provide accurate, grounded responses using external knowledge sources.

Vector Databases Purpose: Store and retrieve document embeddings efficiently

Embeddings Purpose: Convert text to numerical vectors for similarity search

Erstellen Sie Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Systeme für LLM-Anwendungen mit Vektordatenbanken und semantischer Suche. Verwenden Sie es, wenn Sie wissensbasierte KI implementieren, Q&A-Systeme für Dokumente erstellen oder LLMs mit externen Wissensdatenbanken integrieren. Quelle: rmyndharis/antigravity-skills.

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