agentdb vector search

Implements vector-based semantic search using AgentDB's high-performance vector database with 150x-12,500x faster operations than traditional solutions. Features HNSW indexing, quantization, and sub-millisecond search (<100µs).

AgentDB provides multiple quantization strategies for memory efficiency:

지능형 문서 검색, 유사성 일치 및 컨텍스트 인식 쿼리를 위해 AgentDB를 사용하여 의미 벡터 검색을 구현합니다. RAG 시스템, 의미론적 검색 엔진 또는 지능형 지식 기반을 구축할 때 사용합니다. 출처: ruvnet/ruflo.

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill agentdb vector search 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다