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rag-skills

llama-farm/llamafarm

Meilleures pratiques spécifiques à RAG pour les travailleurs LlamaIndex, ChromaDB et Celery. Couvre l’ingestion, la récupération, les intégrations et les performances.

18Installations·2Tendance·@llama-farm

Installation

$npx skills add https://github.com/llama-farm/llamafarm --skill rag-skills

SKILL.md

Framework-specific patterns and code review checklists for the RAG component.

| Python | Python | 3.11+ | | Document Processing | LlamaIndex | 0.13+ | | Vector Storage | ChromaDB | 1.0+ | | Task Queue | Celery | 5.5+ | | Embeddings | Universal/Ollama/OpenAI | Multiple |

| LlamaIndex | llamaindex.md | Document parsing, chunking, node conversion | | ChromaDB | chromadb.md | Collections, embeddings, distance metrics | | Celery | celery.md | Task routing, error handling, worker config | | Performance | performance.md | Batching, caching, deduplication |

Meilleures pratiques spécifiques à RAG pour les travailleurs LlamaIndex, ChromaDB et Celery. Couvre l’ingestion, la récupération, les intégrations et les performances. Source : llama-farm/llamafarm.

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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/llama-farm/llamafarm --skill rag-skills
Catégorie
</>Développement
Vérifié
Première apparition
2026-02-01
Mis à jour
2026-02-18

Réponses rapides

Qu'est-ce que rag-skills ?

Meilleures pratiques spécifiques à RAG pour les travailleurs LlamaIndex, ChromaDB et Celery. Couvre l’ingestion, la récupération, les intégrations et les performances. Source : llama-farm/llamafarm.

Comment installer rag-skills ?

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/llama-farm/llamafarm --skill rag-skills 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/llama-farm/llamafarm