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rag-implementation

wshobson/agents

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.

2.2K설치·86트렌드·@wshobson

설치

$npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill rag-implementation

SKILL.md

Master Retrieval-Augmented Generation (RAG) to build LLM applications that provide accurate, grounded responses using external knowledge sources.

Models (2026): | Model | Dimensions | Best For |

| voyage-3-large | 1024 | Claude apps (Anthropic recommended) | | voyage-code-3 | 1024 | Code search | | text-embedding-3-large | 3072 | OpenAI apps, high accuracy | | text-embedding-3-small | 1536 | OpenAI apps, cost-effective | | bge-large-en-v1.5 | 1024 | Open source, local deployment | | multilingual-e5-large | 1024 | Multi-language support |

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: wshobson/agents.

원본 보기

인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/wshobson/agents --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: wshobson/agents.

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/wshobson/agents --skill rag-implementation 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/wshobson/agents