rag-engineer
✓検索拡張生成システム構築の専門家。 LLM アプリケーションの埋め込みモデル、ベクトル データベース、チャンキング戦略、検索の最適化をマスターします。 RAG の構築、ベクトル検索、埋め込み、セマンティック検索、ドキュメントの取得の場合に使用します。
SKILL.md
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: |
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/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
rag-engineer とは?
検索拡張生成システム構築の専門家。 LLM アプリケーションの埋め込みモデル、ベクトル データベース、チャンキング戦略、検索の最適化をマスターします。 RAG の構築、ベクトル検索、埋め込み、セマンティック検索、ドキュメントの取得の場合に使用します。 ソース: sickn33/antigravity-awesome-skills。
rag-engineer 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/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer 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/sickn33/antigravity-awesome-skills
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01