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共找到 351 个 Skills
指导用户使用LangChain构建基于LLM的应用，以及使用LangGraph构建有状态的Agent工作流。当用户提出“创建AI Agent”、“构建LangChain链”、“创建LangGraph工作流”、“实现工具调用”、“构建RAG管道”、“创建多Agent系统”、“定义Agent状态”、“加入人在回路”、“实现流式输出”等请求，或者提及LangChain、LangGraph、链、Agent、工具、检索增强生成（RAG）、状态图、LLM编排等术语时，该技能会被触发。
用于生成式AI的AWS Bedrock基础模型。适用于调用基础模型、构建AI应用、生成嵌入向量、配置模型访问权限或实现RAG模式等场景。
一份关于向量数据库管理的综合指南，涵盖Pinecone、Weaviate和Chroma，适用于语义搜索、RAG系统及基于相似度的应用场景
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）- 分块策略、嵌入、向量搜索、混合检索、重排序、查询转换。适用于构建RAG流水线、知识库或上下文增强型应用场景。
使用自动化指标、LLM-as-judge和基准测试来评估LLM系统。适用于测试提示词质量、验证RAG流水线、衡量安全性（幻觉、偏见）或为生产部署对比不同模型的场景。
通过notebooklm-mcp-cli工具实现与Google NotebookLM的交互，以获取高级RAG（检索增强生成）能力。适用于查询存储在NotebookLM中的项目文档、管理研究笔记本及来源、检索AI合成信息、从笔记本生成音频播客或报告，或针对精选知识库执行上下文查询。触发词包括“notebooklm”、“nlm”、“notebook query”、“research notebook”、“query documentation in notebooklm”。
部署并运行SecurityClaw——一款具备基于RAG的威胁检测、LLM驱动的异常分析以及技能化安全自动化能力的自主SOC Agent
用于构建LLM应用的生产就绪模式。涵盖RAG流水线、Agent架构、Prompt IDE以及LLMOps监控。适用于设计AI应用、实现RAG、构建Agent或设置LLM可观测性的场景。
适用于构建需要语义搜索、文档检索或上下文增强的RAG系统、vector databases或基于知识的AI应用程序时使用。
使用React、JavaScript、React Native或Swift SDK，基于ElevenLabs平台构建对话式AI语音代理。 配置代理、工具（客户端/服务器/MCP）、RAG知识库、多语音以及Scribe实时语音转文本（STT）功能。 适用场景：构建语音聊天界面、通过Twilio实现AI电话代理、配置代理工作流或工具、添加RAG知识库、使用CLI以“代理即代码”方式测试，或排查已弃用的@11labs包、Android音频截断、CSP违规、动态变量或WebRTC配置问题。 关键词：ElevenLabs Agents、ElevenLabs语音代理、AI语音代理、对话式AI、@elevenlabs/react、@elevenlabs/client、@elevenlabs/react-native、@elevenlabs/elevenlabs-js、@elevenlabs/agents-cli、ElevenLabs SDK、语音AI、TTS（文本转语音）、ASR（语音识别）、轮次对话模型、WebRTC语音、WebSocket语音、ElevenLabs对话、代理系统提示词、代理工具、代理知识库、RAG语音代理、多语音代理、发音词典、语音速度控制、ElevenLabs Scribe、@11labs弃用、Android音频截断、ElevenLabs CSP违规、ElevenLabs动态变量、大小写敏感工具名称、Webhook认证
当用户要求“构建RAG管道”、“创建检索增强生成（RAG）系统”、“在DSPy中使用ColBERTv2”、“在DSPy中设置检索器”，提及“基于DSPy的RAG”、“上下文检索”、“多跳RAG”，或者需要构建一个DSPy系统来检索外部知识，从而生成有依据的事实性回答时，应使用本Skill。
基于企业AI工程视角，分析AI/ML技术内容（论文、文章、博客）并提取可落地的洞见。当用户提供AI/ML内容的URL/文档、要求“审阅这篇论文”，或是提及RAG、嵌入、微调、提示工程、LLM部署等领域的技术内容时，可使用此方法。