HyDE (Hypothetical Document Embeddings) per un migliore recupero semantico. Da utilizzare quando le query non corrispondono al vocabolario del documento, la qualità del recupero è scarsa o si implementano modelli RAG avanzati.
Installa rapidamente la skill AI hyde-retrieval nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: yonatangross/orchestkit.
Generate hypothetical answer documents to bridge vocabulary gaps in semantic search.
Instead of embedding the query, generate a hypothetical answer document:
| Abstract/conceptual queries | Yes | | Exact term searches | No (use keyword) | | Code snippet searches | No | | Natural language questions | Yes | | Vocabulary mismatch suspected | Yes |
HyDE (Hypothetical Document Embeddings) per un migliore recupero semantico. Da utilizzare quando le query non corrispondono al vocabolario del documento, la qualità del recupero è scarsa o si implementano modelli RAG avanzati. Fonte: yonatangross/orchestkit.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill hyde-retrievalHyDE (Hypothetical Document Embeddings) per un migliore recupero semantico. Da utilizzare quando le query non corrispondono al vocabolario del documento, la qualità del recupero è scarsa o si implementano modelli RAG avanzati. Fonte: yonatangross/orchestkit.
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/yonatangross/orchestkit --skill hyde-retrieval 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
https://github.com/yonatangross/orchestkit