rag-retrieval
✓接地された LLM 応答の取得拡張生成パターン。 RAG パイプラインの構築、取得したドキュメントからのコンテキストの構築、引用の追加、またはハイブリッド検索の実装時に使用します。
SKILL.md
Combine vector search with LLM generation for accurate, grounded responses.
| Top-k | 3-10 documents | | Temperature | 0.1-0.3 (factual) | | Context budget | 4K-8K tokens | | Hybrid ratio | 50/50 semantic/keyword |
retrieval-patterns Keywords: retrieval, context, chunks, relevance Solves:
接地された LLM 応答の取得拡張生成パターン。 RAG パイプラインの構築、取得したドキュメントからのコンテキストの構築、引用の追加、またはハイブリッド検索の実装時に使用します。 ソース: yonatangross/orchestkit。
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/yonatangross/orchestkit --skill rag-retrieval- 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-retrieval とは？
接地された LLM 応答の取得拡張生成パターン。 RAG パイプラインの構築、取得したドキュメントからのコンテキストの構築、引用の追加、またはハイブリッド検索の実装時に使用します。 ソース: yonatangross/orchestkit。
rag-retrieval 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/yonatangross/orchestkit --skill rag-retrieval 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/yonatangross/orchestkit
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01