rag-implementation
✓ベクトル データベースとセマンティック検索を使用して、LLM アプリケーション用の検索拡張生成 (RAG) システムを構築します。知識ベースの AI を実装する場合、ドキュメント Q&A システムを構築する場合、または LLM を外部ナレッジ ベースと統合する場合に使用します。
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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 |
ベクトル データベースとセマンティック検索を使用して、LLM アプリケーション用の検索拡張生成 (RAG) システムを構築します。知識ベースの AI を実装する場合、ドキュメント Q&A システムを構築する場合、または LLM を外部ナレッジ ベースと統合する場合に使用します。 ソース: wshobson/agents。
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/wshobson/agents --skill rag-implementation- 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-implementation とは？
ベクトル データベースとセマンティック検索を使用して、LLM アプリケーション用の検索拡張生成 (RAG) システムを構築します。知識ベースの AI を実装する場合、ドキュメント Q&A システムを構築する場合、または LLM を外部ナレッジ ベースと統合する場合に使用します。 ソース: wshobson/agents。
rag-implementation 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/wshobson/agents --skill rag-implementation 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/wshobson/agents