ai-rag-pipeline
✓使用網絡搜索和法學碩士構建 RAG（檢索增強生成）管道。 工具：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、Gemini（通過 OpenRouter）。 能力：研究、事實核查、接地反應、知識檢索。 用於：人工智能代理、研究助理、事實檢查員、知識庫。 觸發器：rag、檢索增強生成、紮根人工智能、搜索和回答、 研究代理、事實核查、知識檢索、人工智能研究、搜索+法學碩士、 網絡紮根、困惑替代方案、人工智能與來源、引文、研究渠道
SKILL.md
Build RAG (Retrieval Augmented Generation) pipelines via inference.sh CLI.
| Tavily Search | tavily/search-assistant | AI-powered search with answers | | Exa Search | exa/search | Neural search, semantic matching | | Exa Answer | exa/answer | Direct factual answers |
| Tavily Extract | tavily/extract | Clean content from URLs | | Exa Extract | exa/extract | Analyze web content |
使用網絡搜索和法學碩士構建 RAG（檢索增強生成）管道。 工具：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、Gemini（通過 OpenRouter）。 能力：研究、事實核查、接地反應、知識檢索。 用於：人工智能代理、研究助理、事實檢查員、知識庫。 觸發器：rag、檢索增強生成、紮根人工智能、搜索和回答、 研究代理、事實核查、知識檢索、人工智能研究、搜索+法學碩士、 網絡紮根、困惑替代方案、人工智能與來源、引文、研究渠道 來源：inference-sh/agent-skills。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/inference-sh/agent-skills --skill ai-rag-pipeline- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-06
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 ai-rag-pipeline？
使用網絡搜索和法學碩士構建 RAG（檢索增強生成）管道。 工具：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、Gemini（通過 OpenRouter）。 能力：研究、事實核查、接地反應、知識檢索。 用於：人工智能代理、研究助理、事實檢查員、知識庫。 觸發器：rag、檢索增強生成、紮根人工智能、搜索和回答、 研究代理、事實核查、知識檢索、人工智能研究、搜索+法學碩士、 網絡紮根、困惑替代方案、人工智能與來源、引文、研究渠道 來源：inference-sh/agent-skills。
如何安裝 ai-rag-pipeline？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/inference-sh/agent-skills --skill ai-rag-pipeline 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/inference-sh/agent-skills
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-06