Vector Databases

knowledge-ops es una skill de knowledge-ops para gestionar una base de conocimiento multicapa entre archivos locales, memoria MCP, almacenes vectoriales y repos Git. Úsala para ingerir, organizar, sincronizar, deduplicar y recuperar notas, conversaciones, documentación y datos de proyectos con límites de almacenamiento claros.

vector-index-tuning ayuda a ajustar índices de búsqueda vectorial para optimizar latencia, recall y uso de memoria. Úsala para elegir tipos de índice, ajustar la configuración de HNSW y comparar opciones de cuantización en flujos de trabajo RAG.

rag-implementation es una skill práctica para planificar sistemas RAG con bases de datos vectoriales, embeddings, patrones de recuperación y flujos de respuestas fundamentadas. Úsala para comparar opciones del stack, orientar decisiones de arquitectura y guiar la instalación y el uso en Q&A sobre documentos, asistentes de conocimiento y búsqueda semántica.

similarity-search-patterns te ayuda a elegir métricas de distancia, tipos de índice y patrones de recuperación híbrida para búsqueda semántica y flujos de trabajo de RAG. Úsalo para planificar en producción los compromisos de la búsqueda vectorial entre recall, latencia y escalabilidad.

La skill hybrid-search-implementation muestra cómo combinar recuperación vectorial y por palabras clave con RRF, fusión lineal, reranking y patrones en cascada para sistemas de búsqueda y RAG.

azure-search-documents-ts ayuda a los desarrolladores backend a crear soluciones de Azure AI Search con el SDK @azure/search-documents. Úsalo para crear índices, cargar documentos y ejecutar búsqueda por palabras clave, vectorial, híbrida y semántica, además de configurar credenciales y el entorno. Es una guía práctica de azure-search-documents-ts para desarrollo backend.

azure-search-documents-py es la skill de Azure AI Search en Python para desarrollo backend, y cubre instalación, autenticación, diseño de índices, búsqueda vectorial, búsqueda híbrida, ranking semántico y recuperación agentic. Usa la skill azure-search-documents-py cuando necesites orientación práctica, desde la configuración inicial hasta patrones de consulta funcionales.

azure-search-documents-dotnet es un skill de .NET para Azure AI Search. Ayuda a los desarrolladores de backend a elegir los clientes adecuados, instalar el SDK y aplicar el uso de azure-search-documents-dotnet para búsqueda de texto completo, semántica, vectorial e híbrida, con orientación clara para indexación, consultas y autenticación.