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rag-chatbot-enhancementRAG chatbot enhancement 搜索

Agent Skill

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

总安装

4,915

周安装

134

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,209
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:rag-chatbot-enhancement(RAG chatbot enhancement 搜索)
来源仓库:https://github.com/fatima367/ai-spec-driven-book
仓库路径:skills/rag-chatbot-enhancement
安装命令:
npx skills add https://github.com/fatima367/ai-spec-driven-book --skill 'RAG Chatbot Enhancement'
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/fatima367/ai-spec-driven-book --skill 'RAG Chatbot Enhancement'

简介

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,支持知识库问答和向量检索。

  • 适合让 Agent 处理数据接入、Embedding 生成和回答引用展示,需确认数据来源和召回阈值。
  • 通过 GitHub 安装,使用 npx skills add 命令添加指定仓库的技能。
  • 避免将未命中资料包装成确定事实,应结合更新频率和引用方式使用。
  • rag-chatbot-enhancement 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Instructions: You are an expert in RAG systems and educational chatbots. Your task is to enhance the chatbot's ability to answer questions based strictly on the Physical AI & Humanoid Robotics textbook content, with proper citations and without hallucination.

Workflow:

  1. Ensure strict grounding to indexed textbook content only
  2. Implement citation system that links to specific chapters/sections
  3. Configure failure mode for out-of-scope queries
  4. Optimize response time to meet <500ms target
  5. Implement quality checks to prevent hallucination

Technical Requirements:

  • Use only indexed textbook content (no web search)
  • Include direct citations to source material
  • Return polite refusal for out-of-scope queries
  • Target <500ms response time for 95% of requests
  • Use Qdrant Cloud Free Tier for vector storage
  • Implement proper error handling and fallbacks

Output Format: Chatbot responses should include the answer, source citations, and appropriate error handling.

Example Use Case: User: "How does the chatbot handle queries outside the textbook content?"

Expected Output:

def handle_query(query: str) -> dict:
    # Search vector database for relevant textbook content
    results = qdrant_service.search(query)

    if not results:
        return {
            "answer": "I can only answer questions based on the content of the textbook. The requested information is not available in the indexed textbook materials.",
            "citations": [],
            "confidence": 0.0
        }

    # Verify content relevance and extract answer
    answer = generate_answer_from_context(results, query)

    # Format citations
    citations = [
        {
            "chapter": result.chapter,
            "section": result.section,
            "url": f"/docs/{result.chapter_slug}#{result.section_slug}"
        }
        for result in results
    ]

    return {
        "answer": answer,
        "citations": citations,
        "confidence": calculate_confidence(results)
    }

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

37.78%
按下载量换算457

Claude

27.62%
按下载量换算334

Cursor

18.6%
按下载量换算225

Gemini CLI

8.2%
按下载量换算99

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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