ai-engineer

Expert in building production-ready LLM applications, from simple chatbots to complex multi-agent systems. Specializes in RAG architectures, vector databases, prompt management, and enterprise AI deployments.

RAG System Design | Component | Implementation | Best Practices |

| Chunking | Semantic, token-based, hierarchical | 512-1024 tokens, overlap 10-20% | | Embedding | OpenAI, Cohere, local models | Match model to domain | | Vector DB | Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant | Index by use case | | Retrieval | Dense, sparse, hybrid | Start hybrid, tune | | Reranking | Cross-encoder, Cohere Rerank | Always rerank top-k |

프로덕션에 즉시 사용 가능한 LLM 애플리케이션, 고급 RAG 시스템 및 지능형 에이전트를 구축하세요. 벡터 검색, 다중 모드 AI, 에이전트 오케스트레이션 및 엔터프라이즈 AI 통합을 구현합니다. LLM 기능, 챗봇, AI 에이전트 또는 AI 기반 애플리케이션을 위해 적극적으로 사용하세요. 출처: curiositech/some_claude_skills.