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using-vector-databases

ancoleman/ai-design-components

Implémentation de bases de données vectorielles pour les applications AI/ML, la recherche sémantique et les systèmes RAG. À utiliser lors de la création de chatbots, de moteurs de recherche, de systèmes de recommandation ou de récupération basée sur les similarités. Couvre Qdrant (primaire), Pinecone, Milvus, pgvector, Chroma, la génération d'intégration (OpenAI, Voyage, Cohere), les stratégies de segmentation et les modèles de recherche hybrides.

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Installation

$npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill using-vector-databases

SKILL.md

See references/chunking-patterns.md for advanced strategies by content type.

Implémentation de bases de données vectorielles pour les applications AI/ML, la recherche sémantique et les systèmes RAG. À utiliser lors de la création de chatbots, de moteurs de recherche, de systèmes de recommandation ou de récupération basée sur les similarités. Couvre Qdrant (primaire), Pinecone, Milvus, pgvector, Chroma, la génération d'intégration (OpenAI, Voyage, Cohere), les stratégies de segmentation et les modèles de recherche hybrides. Source : ancoleman/ai-design-components.

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/ancoleman/ai-design-components --skill using-vector-databases Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

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Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/ancoleman/ai-design-components --skill using-vector-databases
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-01
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que using-vector-databases ?

Implémentation de bases de données vectorielles pour les applications AI/ML, la recherche sémantique et les systèmes RAG. À utiliser lors de la création de chatbots, de moteurs de recherche, de systèmes de recommandation ou de récupération basée sur les similarités. Couvre Qdrant (primaire), Pinecone, Milvus, pgvector, Chroma, la génération d'intégration (OpenAI, Voyage, Cohere), les stratégies de segmentation et les modèles de recherche hybrides. Source : ancoleman/ai-design-components.

Comment installer using-vector-databases ?

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/ancoleman/ai-design-components --skill using-vector-databases Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code ou Cursor

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/ancoleman/ai-design-components