rag pipeline builder
✓Cree sistemas de generación de recuperación aumentada que basen las respuestas de LLM en sus datos
Instalación
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.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill rag pipeline builder- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es rag pipeline builder?
Cree sistemas de generación de recuperación aumentada que basen las respuestas de LLM en sus datos Fuente: eddiebe147/claude-settings.
¿Cómo instalo rag pipeline builder?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/eddiebe147/claude-settings --skill rag pipeline builder Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/eddiebe147/claude-settings
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01