llamaindex
De la autor
Data 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.
Instalare
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill llamaindex -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/llamaindex/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 93
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- langchainOrchestra-Research/AI-Research-SKILLsFramework 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.DevOps★ 13.8K
- rag-implementationwshobson/agentsBuild Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems for LLM applications with vector databases and semantic search. Use when implementing knowledge-grounded AI, building document Q&A systems, or integrating LLMs with external knowledge bases.Altele★ 41.4K
- llama-factoryOrchestra-Research/AI-Research-SKILLsExpert guidance for fine-tuning LLMs with LLaMA-Factory - WebUI no-code, 100+ models, 2/3/4/5/6/8-bit QLoRA, multimodal supportInginerie★ 13.8K
- ai-mlsickn33/agentic-awesome-skillsAI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.Planificare★ 48.2K
- langchain-architecturewshobson/agentsDesign LLM applications using LangChain 1.x and LangGraph for agents, memory, and tool integration. Use when building LangChain applications, implementing AI agents, or creating complex LLM workflows.Planificare★ 41.4K
- llm-opssickn33/agentic-awesome-skillsLLM Operations -- RAG, embeddings, vector databases, fine-tuning, prompt engineering avancado, custos de LLM, evals de qualidade e arquiteturas de IA para producao.Altele★ 48.2K
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te