·ai-rag-pipeline
</>

ai-rag-pipeline

Créez des pipelines RAG (Retrieval Augmented Generation) avec la recherche sur le Web et les LLM. Outils : Tavily Search, Exa Search, Exa Answer, Claude, GPT-4, Gemini via OpenRouter. Capacités : recherche, vérification des faits, réponses fondées, récupération de connaissances. À utiliser pour : les agents d'IA, les assistants de recherche, les vérificateurs de faits, les bases de connaissances. Déclencheurs : chiffon, génération augmentée de récupération, IA ancrée, recherche et réponse, agent de recherche, vérification des faits, récupération de connaissances, recherche IA, recherche + LLM, Web grounded, alternative à la perplexité, IA avec sources, citation, pipeline de recherche

0Installations·0Tendance·@1nfsh

Installation

$npx skills add https://github.com/1nfsh/s --skill ai-rag-pipeline

Comment installer ai-rag-pipeline

Installez rapidement le skill IA ai-rag-pipeline dans votre environnement de développement via la ligne de commande

  1. Ouvrir le Terminal: Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Exécuter la commande d'installation: Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/1nfsh/s --skill ai-rag-pipeline
  3. Vérifier l'installation: Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Source : 1nfsh/s.

Build RAG (Retrieval Augmented Generation) pipelines via inference.sh CLI.

Install note: The install script only detects your OS/architecture, downloads the matching binary from dist.inference.sh, and verifies its SHA-256 checksum. No elevated permissions or background processes. Manual install & verification available.

| Tavily Search | tavily/search-assistant | AI-powered search with answers | | Exa Search | exa/search | Neural search, semantic matching | | Exa Answer | exa/answer | Direct factual answers |

Créez des pipelines RAG (Retrieval Augmented Generation) avec la recherche sur le Web et les LLM. Outils : Tavily Search, Exa Search, Exa Answer, Claude, GPT-4, Gemini via OpenRouter. Capacités : recherche, vérification des faits, réponses fondées, récupération de connaissances. À utiliser pour : les agents d'IA, les assistants de recherche, les vérificateurs de faits, les bases de connaissances. Déclencheurs : chiffon, génération augmentée de récupération, IA ancrée, recherche et réponse, agent de recherche, vérification des faits, récupération de connaissances, recherche IA, recherche + LLM, Web grounded, alternative à la perplexité, IA avec sources, citation, pipeline de recherche Source : 1nfsh/s.

Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/1nfsh/s --skill ai-rag-pipeline
Source
1nfsh/s
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-20
Mis à jour
2026-03-10

Browse more skills from 1nfsh/s

Réponses rapides

Qu'est-ce que ai-rag-pipeline ?

Créez des pipelines RAG (Retrieval Augmented Generation) avec la recherche sur le Web et les LLM. Outils : Tavily Search, Exa Search, Exa Answer, Claude, GPT-4, Gemini via OpenRouter. Capacités : recherche, vérification des faits, réponses fondées, récupération de connaissances. À utiliser pour : les agents d'IA, les assistants de recherche, les vérificateurs de faits, les bases de connaissances. Déclencheurs : chiffon, génération augmentée de récupération, IA ancrée, recherche et réponse, agent de recherche, vérification des faits, récupération de connaissances, recherche IA, recherche + LLM, Web grounded, alternative à la perplexité, IA avec sources, citation, pipeline de recherche Source : 1nfsh/s.

Comment installer ai-rag-pipeline ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/1nfsh/s --skill ai-rag-pipeline Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/1nfsh/s