'llamaindex' 검색 결과

FAISS로 대규모 벡터에서 유사한 데이터를 검색하도록 돕습니다. 인덱스 선택과 저장, GPU 사용을 안내하고 검색 속도·정확도·메모리 사용량을 조정합니다.

• 대규모 벡터 유사도 검색 구현
• 속도·정확도·메모리에 맞는 인덱스 선택
• GPU를 이용한 일괄 검색

Build LlamaIndex applications that retrieve relevant material before generating answers, a method called RAG. Connect documents, websites, and databases to support document questions, conversational search, structured summaries, and checks of answer relevance and source consistency.

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• Building question answering over internal documents
• Creating a chatbot that remembers the conversation
• Searching information across files, websites, and databases

Guides building AI applications that search documents before answering questions, an approach called RAG. Covers importing files and web data, creating searchable indexes, adding conversational interfaces, and evaluating whether answers match the retrieved material.

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• Build a question-answering system for internal documents
• Create a chatbot that remembers conversation context
• Search information across files, web pages, and databases

LlamaIndex 官方用户文档离线知识库，用于检索并回答 LlamaIndex Python 框架的安装、RAG、数据加载、索引、检索与查询、Agent、Workflow、模型、Embedding、向量库、评估、可观测性、部署、LlamaCloud 和 LlamaParse 等问题，也可生成有文档依据的示例代码与排障建议。当用户提到 LlamaIndex、llama-index、LlamaParse、VectorStoreIndex、QueryEngine、Retriever、AgentWorkflow 或相关集成用法时使用；纯源码贡献、内部实现审查或与 LlamaIndex 无关的通用 AI 问题不使用。

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Pinecone으로 내용의 의미가 비슷한 정보를 찾는 검색 기반을 구축합니다. 데이터 등록과 조건별 필터링, 키워드 검색과의 결합을 다룹니다.

• 문서를 근거로 답하는 AI 검색 기반 구축
• 의미 검색과 키워드 검색 결합
• 범주나 가격에 따른 검색 결과 필터링

Chroma로 의미가 비슷한 문서를 찾는 시스템을 구축합니다. 문서와 부가 정보를 저장·갱신하고 조건으로 검색을 좁히며 AI 앱을 시제품으로 만듭니다.

• 의미가 비슷한 문서를 검색할 때
• 검색 자료 기반 AI 답변을 시험할 때
• 문서 데이터를 로컬에 저장할 때

Operating-system distillation of LlamaIndex — the leading RAG / document-agent framework. Activate when the calling agent must build, debug, harden, or evaluate a Retrieval-Augmented Generation pipeline over unstructured/private data, decide between RAG primitives (Index types, retrievers, query engines, routers, agents), or pick LlamaIndex vs LangChain / Haystack / raw vector store for a coding task. Encodes the 5-layer mental model (Documents → Nodes → Indices → Retrievers → Query Engines / Response Synthesizers), the canonical RAG bootstrap SOP from baseline `VectorStoreIndex` through hybrid + reranker + eval-loop hardening, the official 13-failure-mode checklist, and 5 dilemma cases distilled from docs, GitHub issues, and 2025 production post-mortems.

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Build document search and AI retrieval workflows with Chroma, a database for numerical representations of text. Cover document storage, meaning-based search, metadata filters, persistence, and connections to LangChain and LlamaIndex.

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• Building document search based on meaning
• Adding document retrieval to AI answers
• Filtering search results by document attributes

Build search and recommendation features with Pinecone, a managed database for numerical representations of content. Covers data loading, combined meaning and keyword search, filtering by attributes, and separating data by user.

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• Build document retrieval for AI answers
• Combine meaning and keyword search
• Separate search data by user

Implement, update, test, or document TypeScript provider packages, the adapters connecting supported services and frameworks. This skill focuses on work under ts/packages/providers and directs the agent to read the provider workflow before making changes.

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• Implement a TypeScript provider
• Modify a service or framework adapter
• Test provider-specific changes

Build search and recommendation features with Pinecone, a managed database for numerical representations of content. Covers data loading, combined meaning and keyword search, filtering by attributes, and separating data by user.

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• Build document retrieval for AI answers
• Combine meaning and keyword search
• Separate search data by user

Build document search and AI retrieval workflows with Chroma, a database for numerical representations of text. Cover document storage, meaning-based search, metadata filters, persistence, and connections to LangChain and LlamaIndex.

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• Building document search based on meaning
• Adding document retrieval to AI answers
• Filtering search results by document attributes

LlamaIndex agent and query engine setup for RAG-powered agents

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Neutral, framework-agnostic decision tree for project kickoff: "which agent / RAG / LLM framework should I reach for?" Synthesizes the ecosystem sections of 7 landmark-project SOPs (LangGraph, LlamaIndex, DSPy, CrewAI, vLLM, Aider, Dify) into one layered rubric. Core stance: frameworks are LAYERS, not competitors — a real project usually combines DSPy (compile) + LlamaIndex (retrieve) + LangGraph (orchestrate) + vLLM (serve), and you choose ONE per layer, not one to rule all. Use when starting any LLM/agent/RAG project, or whenever the "which framework?" question is asked. Deliberately neutral — unlike vendor docs and the LangChain-biased `framework-selection` on skill.sh, this skill has no horse in the race.

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Re-ingest-correctness SOP for production RAG. Activate when a calling agent builds, reviews, or debugs an ingestion pipeline that runs more than once over a changing corpus — scheduled re-index, incremental updates, CI re-ingest, or a "retrieval has duplicates / shows deleted docs" bug. Encodes the rule — **ingestion must be idempotent: a document's content hash decides insert/update/skip, so re-running over unchanged docs is a no-op** — plus the docstore + doc-hash upsert machinery (LlamaIndex `IngestionPipeline` + `DocstoreStrategy`), the delete-propagation problem, and cross-framework equivalents (LangChain `index()` + `RecordManager`, manual hash table). ENHANCE overlay over [[llamaindex]]: the IngestionPipeline exists in the base skill but the re-ingest-correctness contract is not surfaced.

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LlamaIndex.TS data framework for RAG, indexing, retrieval, query engines, chat engines, and agentic workflows in TypeScript

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Framework de dados para construir aplicações LLM com RAG. Especializado em ingestão de documentos (300+ conectores), indexação e consultas. Inclui índices vetoriais, mecanismos de consulta, agentes e suporte multimodal. Use para perguntas sobre documentos, chatbots, recuperação de conhecimento ou construção de pipelines RAG. Ideal para aplicações LLM centradas em dados.

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Expert guidance for LlamaIndex development including RAG applications, vector stores, document processing, query engines, and building production AI applications.

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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.

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Qdrant에 텍스트 등의 특징을 벡터로 저장해 유사 검색을 구현합니다. 속성 필터링, AI 답변용 자료 검색, 실시간 추천과 대규모 운영 설정을 지원합니다.

• AI 답변용 참고 자료 검색
• 범주와 날짜로 유사 검색 범위 제한
• 실시간 추천 구현

Build similarity search with FAISS to find nearby matches in large collections of numeric vectors. The skill guides index selection, memory reduction, GPU use, and saving indexes while balancing search speed and accuracy.

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• Find similar items in large vector datasets
• Choose an index for search speed and accuracy
• Reduce memory use for vector search

Generate embeddings, numerical representations of text or images, for meaning-based search, similarity comparisons, and document grouping. The skill guides model selection, multilingual processing, local execution, and integration with retrieval workflows.

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• Generate document embeddings for RAG
• Find sentences with similar meanings
• Group documents by topic

Set up Langfuse to record LLM application activity, costs, and response times. Manage prompt versions, organize evaluation datasets, and compare results to investigate failures and guide improvements using recorded evidence.

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• Investigating failures in LLM applications
• Comparing prompt versions and evaluation scores
• Monitoring LLM costs and response times

Add DeepEval tracing to Python AI applications so execution steps appear in Confident AI. Choose a supported integration or manual @observe instrumentation, then capture inputs, outputs, step types, tags, and metadata.

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• Trace execution steps in a Python AI application
• Select tracing integrations for an existing framework
• Add manual tracing with @observe