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knowledge-retrieval

仓库创建 2026年2月25日最近提交 24 天前SkillHot 收录 20 天前

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▸ 精选理由

大幅提升文档检索准确性并支持带来源的回答生成。

▸ 风险提示

需部署向量数据库/外部服务并注意数据隐私与访问控制。

这个 Skill 做什么

对已摄取文档做语义检索，支持基于 RAG 的生成式回答。

把你已经导入的文档当知识库来搜：用语义检索把 PDF、白皮书、内部报告等找出来，并能结合 RAG（比如 LlamaIndex + ChromaDB 或 NVIDIA Foundational RAG）生成带来源的回答。适合查内部政策、技术文档或领域专有信息，能给出上下文相关的片段和可追溯的引用，省去人工翻阅的大量时间。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Semantic search over ingested documents using RAG (LlamaIndex/ChromaDB or Foundational RAG)

数据与抓取语义搜索RAG向量数据库通用

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7 日增星

安装 / 使用

给你的 Agent 一句话（通用）

帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/open-gitagent/opengap/main/examples/nvidia-deep-researcher/skills/knowledge-retrieval/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/open-gitagent/opengap/main/examples/nvidia-deep-researcher/skills/knowledge-retrieval/SKILL.md"

SKILL.MD 节选查看完整文件 ↗

# Knowledge Retrieval

Perform semantic search over a pre-ingested document collection using Retrieval-Augmented Generation (RAG). Backed by LlamaIndex with ChromaDB or NVIDIA Foundational RAG.

## When to Use

- Searching internal or pre-ingested documents and reports
- Finding information in PDFs, whitepapers, or technical documentation
- Retrieving domain-specific knowledge not available on the open web
- This is the **highest priority** source — check the knowledge base first before web or paper searches

## How to Use

1. Formulate a semantic search query describing the information needed
2. Call `knowledge_retrieval` with the query
3. Review returned chunks for relevance
4. Note the ci

via SKILL·HOT · 数据来自 GitHub 公开信息 · 原文版权归作者所有