RAG実装ガイド
PRORetrieval Augmented Generationを実装。ベクトルDB、チャンキング、リランキング戦略！
使用例
社内ドキュメントを検索して回答するRAGシステムを構築したい…
スキルプロンプト
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このスキルの使い方
1
スキルをコピー 上のボタンを使用
2
AIアシスタントに貼り付け (Claude、ChatGPT など)
3
下に情報を入力 (任意) プロンプトに含めるためにコピー
4
送信してチャットを開始 AIと会話
おすすめのカスタマイズ
| 説明 | デフォルト | あなたの値 |
|---|---|---|
| 使用するベクターデータベース | Chroma | |
| エンベディングモデル | OpenAI | |
| 使用しているプログラミング言語 | Python |
What You’ll Get
- Architecture design
- Component selection recommendations
- Implementation code
- Optimization strategies
参考文献
このスキルは以下の信頼できる情報源の調査に基づいて作成されました：
- Anthropic: RAG with Claude Official Claude RAG implementation guide
- LangChain: RAG Tutorial Comprehensive RAG implementation with LangChain
- Pinecone: RAG Guide Vector database RAG patterns and best practices
- OpenAI: Embeddings Guide Text embeddings for semantic search
- Llamaindex: RAG Documentation Advanced RAG patterns and data connectors