LlamaIndex
Skill Verifiziert AktivData framework for building LLM applications with RAG. Specializes in document ingestion (300+ connectors), indexing, and querying. Features vector indices, query engines, agents, and multi-modal support. Use for document Q&A, chatbots, knowledge retrieval, or building RAG pipelines. Best for data-centric LLM applications.
To enable users to build robust LLM applications that leverage their own data through Retrieval-Augmented Generation, offering specialized tools for document ingestion, indexing, and querying.
Funktionen
- Document ingestion from 300+ connectors
- Data indexing and querying capabilities
- Support for vector indices
- Integration with query engines and agents
- Multi-modal RAG support
Anwendungsfälle
- Building RAG applications
- Document question-answering over private data
- Creating knowledge bases for LLMs
- Building chatbots with enterprise data
Nicht-Ziele
- Serving as a general-purpose agent framework without a RAG focus
- Replacing a vector database directly (integrates with them)
- Providing a UI for end-users (focuses on developer framework)
Praktiken
- RAG implementation
- Data ingestion
- Vector indexing
- LLM application development
Voraussetzungen
- Python 3.8+
- pip package manager
- API keys for LLMs (e.g., OpenAI, Anthropic) if used
Installation
Zuerst Marketplace hinzufügen
/plugin marketplace add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs/plugin install AI-Research-SKILLs@ai-research-skillsQualitätspunktzahl
VerifiziertVertrauenssignale
Ähnliche Erweiterungen
LangChain
99Framework for building LLM-powered applications with agents, chains, and RAG. Supports multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrations, ReAct agents, tool calling, memory management, and vector store retrieval. Use for building chatbots, question-answering systems, autonomous agents, or RAG applications. Best for rapid prototyping and production deployments.
Embedding Strategies
100Select and optimize embedding models for semantic search and RAG applications. Use when choosing embedding models, implementing chunking strategies, or optimizing embedding quality for specific domains.
Dspy
99Build complex AI systems with declarative programming, optimize prompts automatically, create modular RAG systems and agents with DSPy - Stanford NLP's framework for systematic LM programming
Langchain Framework
99LangChain LLM application framework with chains, agents, RAG, and memory for building AI-powered applications
Hybrid Search Implementation
98Combine vector and keyword search for improved retrieval. Use when implementing RAG systems, building search engines, or when neither approach alone provides sufficient recall.
Init
100Erstellt, aktualisiert oder optimiert eine AGENTS.md-Datei für ein Repository mit minimalen, hochgradig aussagekräftigen Anweisungen, die nicht entdeckbare Codierungs-Konventionen, Eigenheiten der Werkzeuge, Workflow-Präferenzen und projektspezifische Regeln abdecken, die Agenten nicht aus dem Code ableiten können. Verwenden Sie dies beim Einrichten von Agent-Anweisungen oder der Claude-Konfiguration für ein neues Repository, wenn eine vorhandene AGENTS.md zu lang, generisch oder veraltet ist, wenn Agenten wiederholt vermeidbare Fehler machen oder wenn sich die Repository-Workflows geändert haben und die Agent-Konfiguration bereinigt werden muss. Wendet einen Entdeckbarkeitsfilter an – der alles weglässt, was Claude aus README, Code, Konfiguration oder Verzeichnisstruktur lernen kann – und ein Qualitätstor, um zu überprüfen, ob jede Zeile korrekt und betrieblich relevant bleibt.