rag implementer
✓검색 증강 생성 시스템을 구현합니다. 지식 집약적인 애플리케이션, 문서 검색, Q&A 시스템을 구축하거나 외부 데이터에 LLM 응답을 기반으로 해야 할 때 사용합니다. 임베딩 전략, 벡터 저장, 검색 파이프라인 및 평가를 다룹니다.
SKILL.md
Use RAG when you need LLMs to access fresh, domain-specific, or proprietary knowledge that wasn't in their training data.
If any checkbox is unchecked: Go back to product-strategist or mvp-builder skills to validate first.
See also: PLAYBOOKS/validation-first-development.md for step-by-step validation process.
검색 증강 생성 시스템을 구현합니다. 지식 집약적인 애플리케이션, 문서 검색, Q&A 시스템을 구축하거나 외부 데이터에 LLM 응답을 기반으로 해야 할 때 사용합니다. 임베딩 전략, 벡터 저장, 검색 파이프라인 및 평가를 다룹니다. 출처: daffy0208/ai-dev-standards.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/daffy0208/ai-dev-standards --skill rag implementer- 카테고리
- {}데이터 분석
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
rag implementer이란?
검색 증강 생성 시스템을 구현합니다. 지식 집약적인 애플리케이션, 문서 검색, Q&A 시스템을 구축하거나 외부 데이터에 LLM 응답을 기반으로 해야 할 때 사용합니다. 임베딩 전략, 벡터 저장, 검색 파이프라인 및 평가를 다룹니다. 출처: daffy0208/ai-dev-standards.
rag implementer 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/daffy0208/ai-dev-standards --skill rag implementer 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/daffy0208/ai-dev-standards
상세
- 카테고리
- {}데이터 분석
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01