仓库/Skill 库

该仓库展示了多种面向 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统的高级技术，每个技术均配有详细的 notebook 教程。This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutorial.

基于 FastAPI + LangChain + RAG 的 AI 智能对话助手，支持多轮对话记忆、图片分析、流式回复、知识库 RAG 检索、上传定义知识库。

Rust 可嵌入的混合搜索原语：BM25、HNSW、reciprocal-rank fusion、UTF-8 安全的 chunking，零依赖。Embeddable hybrid search primitives for Rust: BM25, HNSW, reciprocal-rank fusion, UTF-8-safe chunking. Zero dependencies.

以挑战为中心的多跳 RAG 研究枢纽：五类挑战分类法、208 篇文献综述快照，以及七篇综述参考库。Research hub for challenge-centered multi-hop RAG: five-challenge taxonomy, 208-work review snapshot, and seven-survey reference library.

使用 OpenAI Python SDK 嵌入开发者工具文档并对查询匹配进行排序。Embed developer-tool documents and rank query matches with the OpenAI Python SDK.

Wenshu（文枢）— 面向人文社科研究的 AI 知识处理工作流：本地知识库 / RAG / 中文引文 / 理论谱系。AI knowledge workflow for humanities & social sciences: local knowledge base, RAG, citation (GB/T 7714), knowledge graph.

钥石复盘：面向魔兽世界大秘境玩家的 AI 复盘教练（战术意图理解 + 社区知识库 RAG）

为 LLM 记忆而构建。Built for LLMs memory

🌐 利用多跳图推理结合知识图谱和向量搜索，挖掘隐藏的全球供应链风险，获得更深层洞察。🌐 Map hidden global supply chain risks with multi-hop graph reasoning combining knowledge graphs and vector search for deeper insights.