Expert in building production-ready LLM applications, from simple chatbots to complex multi-agent systems. Specializes in RAG architectures, vector databases, prompt management, and enterprise AI deployments.
RAG System Design | Component | Implementation | Best Practices |
| Chunking | Semantic, token-based, hierarchical | 512-1024 tokens, overlap 10-20% | | Embedding | OpenAI, Cohere, local models | Match model to domain | | Vector DB | Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant | Index by use case | | Retrieval | Dense, sparse, hybrid | Start hybrid, tune | | Reranking | Cross-encoder, Cohere Rerank | Always rerank top-k |
Создавайте готовые к использованию приложения LLM, передовые системы RAG и интеллектуальные агенты. Реализует векторный поиск, мультимодальный ИИ, оркестрацию агентов и интеграцию корпоративного ИИ. Используйте ПРОАКТИВНО для функций LLM, чат-ботов, агентов искусственного интеллекта или приложений на базе искусственного интеллекта. Источник: curiositech/some_claude_skills.