rag-engineer
✓검색 증강 생성 시스템 구축 전문가입니다. LLM 애플리케이션을 위한 임베딩 모델, 벡터 데이터베이스, 청킹 전략 및 검색 최적화를 마스터합니다. 사용 시기: RAG 구축, 벡터 검색, 임베딩, 의미 검색, 문서 검색.
SKILL.md
I bridge the gap between raw documents and LLM understanding. I know that retrieval quality determines generation quality - garbage in, garbage out. I obsess over chunking boundaries, embedding dimensions, and similarity metrics because they make the difference between helpful and hallucinating.
| Fixed-size chunking breaks sentences and context | high | Use semantic chunking that respects document structure: | | Pure semantic search without metadata pre-filtering | medium | Implement hybrid filtering: | | Using same embedding model for different content types | medium | Evaluate embeddings per content type: |
| Using first-stage retrieval results directly | medium | Add reranking step: | | Cramming maximum context into LLM prompt | medium | Use relevance thresholds: | | Not measuring retrieval quality separately from generation | high | Separate retrieval evaluation: |
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
rag-engineer이란?
검색 증강 생성 시스템 구축 전문가입니다. LLM 애플리케이션을 위한 임베딩 모델, 벡터 데이터베이스, 청킹 전략 및 검색 최적화를 마스터합니다. 사용 시기: RAG 구축, 벡터 검색, 임베딩, 의미 검색, 문서 검색. 출처: sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills.
rag-engineer 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills --skill rag-engineer 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/sebas-aikon-intelligence/antigravity-awesome-skills
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01