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在AnalyticDB for PostgreSQL（ADBPG）上实施AI辅导最佳实践：借助Supabase项目（培训数据管理）+ 经向量优化的ADBPG实例，构建RAG驱动的辅导系统，引导用户完成特定领域的工作流、决策制定或技能提升。 适用场景：用户希望在ADBPG上创建Supabase项目（spb-xxx）、ADBPG实例（gp-xxx）、向量知识库或RAG驱动的辅导系统。 触发关键词："Supabase"、"ADBPG"、"vector database"、"knowledge base"、"RAG"、"AI coaching"、"coaching system"、"spb-xxx"、"gp-xxx"
NVIDIA RAG Blueprint — 部署、配置、故障排查与管理。可处理各类RAG操作：部署、安装、启动、启用、禁用、切换、修改、配置、故障排查、调试、修复、关闭、停止或拆除任何RAG功能或服务（VLM、防护机制、查询重写、模型、搜索、数据摄入、可观测性、摘要生成等）。
正确设计n8n AI Agent的指南。适用于构建或编辑任何@n8n/n8n-nodes-langchain.*系列AI节点（包括AI Agent、LLM链、文本分类器、信息提取器）的场景，以及用户提及AI Agent、带工具的LLM、工具调用、$fromAI、系统提示词、Agent记忆、sessionId、结构化/JSON输出、输出解析器、RAG、向量存储、聊天助手/机器人或人工介入审核等内容时。涵盖Agent、链与分类器的选型、模型/记忆/工具/输出解析器插槽配置、作为提示词的工具名称与描述、带自动修复的结构化输出、记忆机制、RAG、人工审核以及聊天拓扑等内容。
使用Firecrawl从网页内容构建知识库。可用于本地参考文档、适配RAG的文本块、微调数据集、文档镜像、主题语料库，或是从网页源整理出的适配LLM的markdown内容。
Manage Alibaba Cloud RDS Supabase (RDS AI Service 2025-05-07) via OpenAPI. Use for creating, starting/stopping/restarting instances, resetting passwords, querying endpoints/auth/storage, configuring auth/RAG/SSL/IP whitelist, and listing instance details or conversations.
当Agent需要访问其训练数据之外的信息——知识来源、RAG pipeline、或基础支撑数据时使用本指南。
针对RAG系统的文档分块策略专业指导。 在设计如何为向量嵌入拆分文档时使用此技能。 触发场景：分块、分块大小、文本拆分、文档分割、重叠、语义分块、递归拆分。
当前最优（SOTA）语义搜索——混合式（稀疏+密集）、Graph RAG多跳检索、MMR多样性重排序、时效性加权
当你在Obsidian中构建或维护持久化个人知识库（第二大脑）时使用，LLM会逐步导入数据源、更新实体/概念页面、维护交叉引用并保持内容整合的时效性。触发场景包括提及「second brain」「Obsidian wiki」「personal knowledge management」「ingest this paper/article/book」「build a research wiki」「compound knowledge」「Memex」，或者用户希望知识在会话间积累，而非每次查询都通过RAG重新生成的情况。
专注于为AI助手部署和定制基于MCP协议的模块化RAG系统
基于HelixDB，采用图+向量+BM25混合检索技术，设计并运行高级AI Agent内存系统。适用于构建长期记忆、用户画像、文档/片段RAG、回忆/记忆功能、内存提取、去重、合并、版本控制、更新、遗忘/删除、分类，以及基于连接器的数据导入场景。内容涵盖租户安全的Helix数据建模、模态决策规则、完整的写入/维护生命周期，以及Agent围绕Helix必须实现的产品层。优先采用TypeScript（@helix-db/helix-db）；Rust DSL版本示例见EXAMPLES.rust.md。
判断是否需要进行微调，并选择合适的方法（SFT、DPO/ORPO/KTO、GRPO/RLVR、持续预训练）及基础模型。适用于启动任何微调工作时、不确定RAG或提示工程是否足够时，或是在偏好优化与强化学习方法之间做选择时。