「rag」の検索結果

Windows アプリ開発 (Windows App SDK / WinRT) の OS 統合 API リファレンス。 DeviceInformation, DeviceWatcher, センサー (Accelerometer, Gyrometer, Compass, OrientationSensor, Pedometer, ActivitySensor), Bluetooth LE, USB, Serial, HID, Battery, HttpClient, StreamSocket, WebSocket, BackgroundDownloader/Uploader, NetworkInformation, PointerInput, KeyboardInput, FocusManager, DragAndDrop, IME/TextInput, Calendar, DateTimeFormatter, CurrencyFormatter, ResourceLoader (多言語化・地域化), PasswordVault, CryptographicBuffer, WindowsHello/Passkeys, WebAuthenticationBroker, Clipboard, DataTransferManager, Launcher, JumpList, TaskbarManager, SecondaryTile, StartupTask, ProtocolActivation。

Vercel プラットフォームリファレンス。Vercel CLI、vercel.json / vercel.ts 設定、 Vercel Functions（Node.js / Edge / Fluid Compute / ISR / Middleware）、 Vercel Blob、Edge Config、Marketplace Storage（Neon / Upstash / Supabase）、 デプロイメント管理（Git 連携 / rollback / rolling release）、 環境変数、ドメイン、DNS、ログ、キャッシュ、CDN。

Vitest (Vite ネイティブテストフレームワーク) リファレンス。 test, describe, it, expect, vi.fn, vi.mock, vi.spyOn、 beforeEach / afterEach / beforeAll / afterAll、coverage (v8 / istanbul)、snapshot、 vitest.config.ts、ワークスペース、ブラウザモード、UI モード、bench。

Supabase (オープンソース Firebase 代替・BaaS) リファレンス。 PostgreSQL データベース、Auth (Email / OAuth / Magic Link / Phone / SSO)、Storage、 Edge Functions (Deno)、Realtime (subscriptions / presence / broadcast)、Vector embeddings、 supabase-js、supabase CLI、RLS (Row Level Security)、migrations。 PostgreSQL ベース。SQL Server / node-mssql は別スキル mssql。

Motion アニメーションライブラリ (旧 Framer Motion) リファレンス。 React コンポーネント motion, AnimatePresence, AnimateView, LayoutGroup, LazyMotion, MotionConfig, Reorder。hooks useAnimate, useScroll, useSpring, useTransform, useMotionValue, useInView。 vanilla JS API animate, scroll, inView, hover, press, stagger, spring, timeline, motionValue。Vue 版 (motion-v) v-motion ディレクティブ, useScroll 等の composable, Motion+ 限定コンポーネント (Carousel, Cursor, Ticker, Typewriter, AnimateNumber)。transitions / layout / drag / gestures / SVG / scroll アニメーション、accessibility, performance, bundle 最適化, troubleshooting。

Android アプリ開発 (Kotlin) のテストリファレンス。JUnit4, Espresso, テストピラミッド。 テストダブル, Mockito, MockK, Truth, Robolectric, coroutines/Flow/ViewModel テスト。 AndroidJUnit4, ActivityScenario, FragmentScenario, UiAutomator, AndroidTestOrchestrator。 createComposeRule, Compose UI テスト同期。

Assembles microbial-community sequencing into metagenome-assembled genomes (MAGs) with metaFlye (ONT), metaSPAdes/MEGAHIT (Illumina), and hifiasm-meta/metaMDBG (PacBio HiFi), then recovers genomes via multi-binner consolidation (MetaBAT2, MaxBin2, CONCOCT, SemiBin2, VAMB -> DAS_Tool) and QCs them against MIMAG with CheckM2, GUNC, and GTDB-Tk. Covers why a metagenome is not a genome (uneven coverage, micro-diversity, strain collapse to consensus), differential-coverage binning, co-assembly vs per-sample, the rRNA-operon collapse that fails short-read MAGs, and strain resolution with inStrain. Use when reconstructing genomes from a microbiome, soil, ocean, or gut community, recovering MAGs, or resolving strain-level variation.

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Profiles a genome from raw reads BEFORE assembly with a k-mer spectrum (KMC or Jellyfish histogram), then models it with GenomeScope2 to estimate genome size, heterozygosity, repeat content, and ploidy, and Smudgeplot to infer ploidy from heterozygous k-mer pairs (diploid AB vs triploid AAB vs tetraploid AABB). Covers choosing k via Merqury best_k.sh, the k-mer-coverage vs sequencing-coverage confusion, reading het/repeat/contamination/organelle peaks, why noisy ONT must not be used for counting, and how the estimate becomes the NG50 denominator, the Flye -g value, the hifiasm --hom-cov/purge setting, and the 1.5-2x-too-big haplotig sanity check. Use when starting any de novo assembly, deciding whether short reads can work, estimating genome size for an unknown organism, diagnosing ploidy, or sanity-checking an assembly's size against expectation.

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Quantifies alternative splicing as PSI (percent spliced in) from RNA-seq using rMATS-turbo (BAM-based event), SUPPA2 (TPM-based event), MAJIQ V3 (LSV-based Bayesian), leafcutter (annotation-free intron clusters), VAST-TOOLS (cross-species with microexon support), Shiba (junction-imbalance-corrected, 2025 SOTA at low coverage), or IRFinder-S (intron retention coverage-aware). Distinguishes the five canonical event classes (SE, A5SS, A3SS, MXE, RI), special classes (microexons, exitrons, AFE/ALE), intron retention subtypes (canonical RI vs detained introns), and applies effective-length normalization. Use when measuring splice-site usage or isoform inclusion ratios from short-read RNA-seq.

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Generate alignment statistics using samtools flagstat, stats, depth, coverage, and mosdepth. Use when assessing alignment quality, calculating coverage, or generating QC reports.

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Use when integrating LLMs, chat clients, embeddings, RAG pipelines, or AI agents into Spring Boot. Covers Spring AI ChatClient, prompt templates, embeddings, vector stores, and structured output. Use when user mentions Spring AI, LLM, ChatGPT, Claude, RAG, embeddings.

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Azure Queue Storage SDK for Python. Use for reliable message queuing, task distribution, and asynchronous processing.

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Azure Blob Storage SDK for Rust. Use for uploading, downloading, and managing blobs and containers.

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Azure Storage File Share SDK for Python. Use for SMB file shares, directories, and file operations in the cloud.

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Azure Blob Storage SDK for Python. Use for uploading, downloading, listing blobs, managing containers, and blob lifecycle.

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Azure Data Lake Storage Gen2 SDK for Python. Use for hierarchical file systems, big data analytics, and file/directory operations.

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Azure File Share JavaScript/TypeScript SDK (@azure/storage-file-share) for SMB file share operations.

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Build table storage applications using the Azure Tables SDK for Java. Works with both Azure Table Storage and Cosmos DB Table API.

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Azure Tables SDK for Python (Storage and Cosmos DB). Use for NoSQL key-value storage, entity CRUD, and batch operations.

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6 production-ready AI engineering workflows: prompt evaluation (8-dimension scoring), context budget planning, RAG pipeline design, agent security audit (65-point checklist), eval harness building, and product sense coaching.

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Build complex AI systems with declarative programming, optimize prompts automatically, create modular RAG systems and agents with DSPy - Stanford NLP's framework for systematic LM programming

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Managed vector database for production AI applications. Fully managed, auto-scaling, with hybrid search (dense + sparse), metadata filtering, and namespaces. Low latency (<100ms p95). Use for production RAG, recommendation systems, or semantic search at scale. Best for serverless, managed infrastructure.

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Use when the user wants to review a pull request, understand what a PR changes, assess risk of merging, or check for missing test coverage. Examples: "Review this PR", "What does PR #42 change?", "Is this PR safe to merge?"

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Open-source embedding database for AI applications. Store embeddings and metadata, perform vector and full-text search, filter by metadata. Simple 4-function API. Scales from notebooks to production clusters. Use for semantic search, RAG applications, or document retrieval. Best for local development and open-source projects.

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