ai-rag-pipeline
✓Web 検索と LLM を使用して RAG (検索拡張生成) パイプラインを構築します。 ツール: Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、OpenRouter 経由の Gemini。 能力: 研究、事実確認、根拠のある対応、知識の検索。 用途: AI エージェント、リサーチアシスタント、ファクトチェッカー、ナレッジベース。 トリガー: ラグ、検索拡張生成、グラウンディング AI、検索と回答、 リサーチエージェント、ファクトチェック、ナレッジ検索、AIリサーチ、検索+LLM、 Web ベース、複雑さの代替案、ソース付き AI、引用、研究パイプライン
SKILL.md
Build RAG (Retrieval Augmented Generation) pipelines via inference.sh CLI.
| Tavily Search | tavily/search-assistant | AI-powered search with answers | | Exa Search | exa/search | Neural search, semantic matching | | Exa Answer | exa/answer | Direct factual answers |
| Tavily Extract | tavily/extract | Clean content from URLs | | Exa Extract | exa/extract | Analyze web content |
Web 検索と LLM を使用して RAG (検索拡張生成) パイプラインを構築します。 ツール: Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、OpenRouter 経由の Gemini。 能力: 研究、事実確認、根拠のある対応、知識の検索。 用途: AI エージェント、リサーチアシスタント、ファクトチェッカー、ナレッジベース。 トリガー: ラグ、検索拡張生成、グラウンディング AI、検索と回答、 リサーチエージェント、ファクトチェック、ナレッジ検索、AIリサーチ、検索+LLM、 Web ベース、複雑さの代替案、ソース付き AI、引用、研究パイプライン ソース: inference-sh/agent-skills-registry。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/inference-sh/agent-skills-registry --skill ai-rag-pipeline- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-06
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
ai-rag-pipeline とは？
Web 検索と LLM を使用して RAG (検索拡張生成) パイプラインを構築します。 ツール: Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、OpenRouter 経由の Gemini。 能力: 研究、事実確認、根拠のある対応、知識の検索。 用途: AI エージェント、リサーチアシスタント、ファクトチェッカー、ナレッジベース。 トリガー: ラグ、検索拡張生成、グラウンディング AI、検索と回答、 リサーチエージェント、ファクトチェック、ナレッジ検索、AIリサーチ、検索+LLM、 Web ベース、複雑さの代替案、ソース付き AI、引用、研究パイプライン ソース: inference-sh/agent-skills-registry。
ai-rag-pipeline のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/inference-sh/agent-skills-registry --skill ai-rag-pipeline インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/inference-sh/agent-skills-registry
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-06