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llama-index-ragllama index RAG 搜索

Agent Skill

用于搭建或维护带检索增强的 RAG 工作流,适合让 Agent 处理知识库问答、向量检索、来源引用和事实核查。它可以辅助整理数据接入、Embedding、向量库、召回参数和回答生成流程。使用时需要确认数据来源、更新频率、召回阈值和引用展示方式,避免把未命中的资料或过期内容包装成确定事实。

总安装

1,956

周安装

84

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

685
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:llama-index-rag(llama index RAG 搜索)
来源仓库:https://github.com/tangweigang-jpg/llama-index-rag
安装命令:
openclaw skills install llama-index-rag
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install llama-index-rag

简介

基于 LlamaIndex 框架构建检索增强生成(RAG)工作流的专用工具。

  • 适用于知识库问答、文档理解与事实核查等高阶信息处理场景。
  • 支持向量检索、来源引用与召回参数调优,确保回答可追溯。
  • 需配置数据来源、嵌入模型与向量库,避免将未命中内容误作确定事实。
  • 推荐在安装前验证数据更新频率与权限边界,防止越权操作。

SKILL.md

name
llama-index-rag
description
|-
LlamaIndex
a Python framework that turns arbitrary documents into queryable, LLM-grounded knowledge. The four-pillar core (Index / Retriever / QueryEngine / ResponseSynthesizer) wires a configurable retrieve-then-synthesize loop;
license
MIT-0
compatibility
AI engineering knowledge skill — host AI consumes seed.yaml directly. No installation required.
metadata
version
v0.1.0
blueprint_id
finance-bp-135
blueprint_source
run-llama/llama_index
blueprint_commit
0a6c90bfd610dcc66dcb89ed3e1d905c5e9bf6dc
category
ai-engineering
doramagic_url
https://doramagic.ai/zh/crystal/llama-index-rag
openclaw
skillKey
llama-index-rag
category
ai-engineering
primaryEnv
knowledge

这个 skill 适合什么用户?能做哪些任务?

概览

LlamaIndex 是把任意文档变成 LLM 可查询知识的 Python 框架(github.com/run-llama/llama_index)。四大支柱(Index / Retriever / QueryEngine / ResponseSynthesizer)配置化检索-合成循环;Ingestion pipeline 处理 Document → Node → Embedding → Index 转换,带 content-hash 缓存;workflow / agent 子模块(FunctionAgent / ReActAgent / CodeActAgent / multi-agent...

Doramagic 晶体页: https://doramagic.ai/zh/crystal/llama-index-rag

知识规模

  • 52 条约束 (5 fatal + 47 non-fatal)
  • 上游源码: run-llama/llama_index @ commit 0a6c90bf
  • 蓝图 ID: finance-bp-135

用法

Host AI(Claude Code / Cursor / OpenClaw)读 references/seed.yaml,按其中的:

  • intent_router 匹配用户意图
  • architecture 理解项目架构
  • constraints 应用 anti-pattern 约束
  • business_decisions 参考核心设计决策

FAQ 摘要

这个 skill 适合什么用户?能做哪些任务?

适合做企业知识库、文档问答、RAG 应用的工程师:从 PDF / Markdown / 网页等异构文档构建索引,结合 retrieve-then-synthesize 给 LLM 提供外部知识。覆盖 FunctionAgent / ReActAgent / CodeActAgent 等 agent 范式。访问 doramagic.ai/r/llama-index 查看完整用例。

需要准备什么环境?依赖什么?

Python 3.9+,至少一个 LLM provider(默认隐式 OpenAI gpt-3.5-turbo)和一个 embedding provider(默认隐式 OpenAI text-embedding-ada-002 → 1536 维)。默认用内存 SimpleVectorStore,持久化需安装对应集成包。

会踩哪些坑?这个 skill 怎么防护?

本 skill 内置 52 条约束(5 条 fatal)。典型踩坑:(1) ServiceContext 已硬删除(不是 deprecated),3 个入口直接 raise ValueError;(2) SentenceSplitter chunk_overlap 默认 200(与文档常引用的 constants.DEFAULT_CHUNK_OVERLAP=20 不一致);


完整文档: 见 references/seed.yaml (v6.1 schema). 浏览页: https://doramagic.ai/zh/crystal/llama-index-rag

适合场景

01

研究助手

02

事实核查

03

知识库问答

04

带来源的搜索总结

能力概览

能力 1

组合搜索和大模型调用

能力 2

支持多来源检索和总结

能力 3

强调引用来源和事实核查

能力 4

适合研究型 Agent 流程

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

76.17%
按下载量换算522

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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