Esperto nella realizzazione di sistemi di Retrieval-Augmented Generation. Padroneggia modelli di incorporamento, database vettoriali, strategie di suddivisione in blocchi e ottimizzazione del recupero per applicazioni LLM. Utilizzare quando: creazione di RAG, ricerca vettoriale, incorporamenti, ricerca semantica, recupero di documenti.
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Fonte: sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills.
I bridge the gap between raw documents and LLM understanding. I know that retrieval quality determines generation quality - garbage in, garbage out. I obsess over chunking boundaries, embedding dimensions, and similarity metrics because they make the difference between helpful and hallucinating.
| Fixed-size chunking breaks sentences and context | high | Use semantic chunking that respects document structure: | | Pure semantic search without metadata pre-filtering | medium | Implement hybrid filtering: | | Using same embedding model for different content types | medium | Evaluate embeddings per content type: |
| Using first-stage retrieval results directly | medium | Add reranking step: | | Cramming maximum context into LLM prompt | medium | Use relevance thresholds: | | Not measuring retrieval quality separately from generation | high | Separate retrieval evaluation: |
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
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Esperto nella realizzazione di sistemi di Retrieval-Augmented Generation. Padroneggia modelli di incorporamento, database vettoriali, strategie di suddivisione in blocchi e ottimizzazione del recupero per applicazioni LLM. Utilizzare quando: creazione di RAG, ricerca vettoriale, incorporamenti, ricerca semantica, recupero di documenti. Fonte: sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
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