rag-implementation
✓Créez des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG) pour les applications LLM avec des bases de données vectorielles et une recherche sémantique. À utiliser lors de la mise en œuvre d'une IA basée sur les connaissances, de la création de systèmes de questions-réponses sur les documents ou de l'intégration de LLM avec des bases de connaissances externes.
Installation
SKILL.md
Master Retrieval-Augmented Generation (RAG) to build LLM applications that provide accurate, grounded responses using external knowledge sources.
Models (2026): | Model | Dimensions | Best For |
| voyage-3-large | 1024 | Claude apps (Anthropic recommended) | | voyage-code-3 | 1024 | Code search | | text-embedding-3-large | 3072 | OpenAI apps, high accuracy | | text-embedding-3-small | 1536 | OpenAI apps, cost-effective | | bge-large-en-v1.5 | 1024 | Open source, local deployment | | multilingual-e5-large | 1024 | Multi-language support |
Créez des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG) pour les applications LLM avec des bases de données vectorielles et une recherche sémantique. À utiliser lors de la mise en œuvre d'une IA basée sur les connaissances, de la création de systèmes de questions-réponses sur les documents ou de l'intégration de LLM avec des bases de connaissances externes. Source : wshobson/agents.
Faits (prêts à citer)
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
- Commande d'installation
npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill rag-implementation- Source
- wshobson/agents
- Catégorie
- </>Développement
- Vérifié
- ✓
- Première apparition
- 2026-02-01
- Mis à jour
- 2026-02-18
Réponses rapides
Qu'est-ce que rag-implementation ?
Créez des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG) pour les applications LLM avec des bases de données vectorielles et une recherche sémantique. À utiliser lors de la mise en œuvre d'une IA basée sur les connaissances, de la création de systèmes de questions-réponses sur les documents ou de l'intégration de LLM avec des bases de connaissances externes. Source : wshobson/agents.
Comment installer rag-implementation ?
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/wshobson/agents --skill rag-implementation 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/wshobson/agents
Détails
- Catégorie
- </>Développement
- Source
- skills.sh
- Première apparition
- 2026-02-01