by wshobson
rag-implementation은 vector databases, embeddings, retrieval patterns, grounded-answer workflows를 바탕으로 RAG 시스템을 설계할 때 실무적으로 참고하기 좋은 스킬입니다. document Q&A, knowledge assistants, semantic search 용도에서 스택 옵션을 비교하고, 아키텍처 결정을 구체화하며, 설치와 활용 방향을 잡는 데 유용합니다.
by wshobson
similarity-search-patterns는 시맨틱 검색과 RAG 워크플로를 위한 거리 지표, 인덱스 유형, 하이브리드 검색 패턴을 선택할 때 도움을 주는 스킬입니다. 재현율, 지연 시간, 확장성 사이의 운영상 트레이드오프를 고려해 프로덕션 벡터 검색 전략을 설계할 때 활용할 수 있습니다.
by wshobson
hybrid-search-implementation 스킬은 RAG 및 검색 시스템에서 벡터 검색과 키워드 검색을 RRF, 선형 결합, reranking, cascade 패턴과 함께 조합하는 방법을 보여줍니다.
by wshobson
embedding-strategies는 시맨틱 검색과 RAG 워크플로에 맞는 임베딩 모델을 선택하고 최적화할 수 있도록 돕는 스킬입니다. 청킹 전략, 모델 간 트레이드오프, 다국어 콘텐츠 처리, 검색 성능 평가까지 실무적으로 안내합니다.
by ReScienceLab
archive는 디버깅 수정 사항, 배포 메모, 작업 중 얻은 학습 내용을 검색 가능한 태그와 `.archive/MEMORY.md` 인덱스와 함께 `.archive/YYYY-MM-DD/`에 저장합니다. 장기적으로 남길 세션 지식을 기록하고, 과거 이슈를 다시 참고하며, 앞으로의 작업에서 맥락을 재사용하고 싶다면 설치할 만한 스킬입니다.
