ai-rag-pipeline
✓使用网络搜索和法学硕士构建 RAG（检索增强生成）管道。 工具：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、Gemini（通过 OpenRouter）。 能力：研究、事实核查、接地反应、知识检索。 用于：人工智能代理、研究助理、事实检查员、知识库。 触发器：rag、检索增强生成、扎根人工智能、搜索和回答、 研究代理、事实核查、知识检索、人工智能研究、搜索+法学硕士、 网络扎根、困惑替代方案、人工智能与来源、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 |
使用网络搜索和法学硕士构建 RAG（检索增强生成）管道。 工具：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、Gemini（通过 OpenRouter）。 能力：研究、事实核查、接地反应、知识检索。 用于：人工智能代理、研究助理、事实检查员、知识库。 触发器：rag、检索增强生成、扎根人工智能、搜索和回答、 研究代理、事实核查、知识检索、人工智能研究、搜索+法学硕士、 网络扎根、困惑替代方案、人工智能与来源、引文、研究渠道 来源：inference-sh/agent-skills。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/inference-sh/agent-skills --skill ai-rag-pipeline- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-06
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 ai-rag-pipeline？
使用网络搜索和法学硕士构建 RAG（检索增强生成）管道。 工具：Tavily Search、Exa Search、Exa Answer、Claude、GPT-4、Gemini（通过 OpenRouter）。 能力：研究、事实核查、接地反应、知识检索。 用于：人工智能代理、研究助理、事实检查员、知识库。 触发器：rag、检索增强生成、扎根人工智能、搜索和回答、 研究代理、事实核查、知识检索、人工智能研究、搜索+法学硕士、 网络扎根、困惑替代方案、人工智能与来源、引文、研究渠道 来源：inference-sh/agent-skills。
如何安装 ai-rag-pipeline？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/inference-sh/agent-skills --skill ai-rag-pipeline 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/inference-sh/agent-skills
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-06