rag-implementation
✓벡터 데이터베이스와 의미론적 검색을 통해 LLM 애플리케이션용 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축하세요. 지식 기반 AI를 구현하거나, 문서 Q&A 시스템을 구축하거나, LLM을 외부 지식 베이스와 통합할 때 사용하세요.
SKILL.md
Master Retrieval-Augmented Generation (RAG) to build LLM applications that provide accurate, grounded responses using external knowledge sources.
Vector Databases Purpose: Store and retrieve document embeddings efficiently
Embeddings Purpose: Convert text to numerical vectors for similarity search
벡터 데이터베이스와 의미론적 검색을 통해 LLM 애플리케이션용 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축하세요. 지식 기반 AI를 구현하거나, 문서 Q&A 시스템을 구축하거나, LLM을 외부 지식 베이스와 통합할 때 사용하세요. 출처: rmyndharis/antigravity-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill rag-implementation- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
rag-implementation이란?
벡터 데이터베이스와 의미론적 검색을 통해 LLM 애플리케이션용 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구축하세요. 지식 기반 AI를 구현하거나, 문서 Q&A 시스템을 구축하거나, LLM을 외부 지식 베이스와 통합할 때 사용하세요. 출처: rmyndharis/antigravity-skills.
rag-implementation 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills --skill rag-implementation 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/rmyndharis/antigravity-skills
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01