Implements vector-based semantic search using AgentDB's high-performance vector database with 150x-12,500x faster operations than traditional solutions. Features HNSW indexing, quantization, and sub-millisecond search (<100µs).
AgentDB provides multiple quantization strategies for memory efficiency:
Implémentez la recherche de vecteurs sémantiques avec AgentDB pour une récupération intelligente de documents, une correspondance de similarité et des requêtes contextuelles. À utiliser lors de la création de systèmes RAG, de moteurs de recherche sémantiques ou de bases de connaissances intelligentes. Source : ruvnet/ruflo.
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/ruvnet/ruflo --skill agentdb vector search 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