Ragtop Agent
高级 RAG 助手,具备 Agentic RAG 思考能力。能够自动化管理 RAGTOP 知识库,并在执行深度调研任务时,调用 RAGTOP 后端接口。使用场景包括:(1) 列出知识库和文档,(2) 执行语义检索和深度分析。
SkillHub252 下载v1.0.0更新于 2026-03-25
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查看原文获取完整内容高级 RAG 助手,具备 Agentic RAG 思考能力。能够自动化管理 RAGTOP 知识库,并在执行深度调研任务时,调用 RAGTOP 后端接口。使用场景包括:(1) 列出知识库和文档,(2) 执行语义检索和深度分析。
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基于 OpenViking 上下文数据库 MCP 服务器的 RAG 与语义搜索。支持文档查询、知识库检索、文件/URL 向量化存储。适用于文档问答、知识管理、AI 智能体记忆、文件搜索及语义检索。触发词:"openviking"、"search documents"、"semantic search"、"knowledge base"、"vector database"、"RAG"、"query pdf"、"document query"、"add resource"。
腾讯云实时文档抽取Agent(ExtractDocAgent)接口调用技能。当用户需要从图片或PDF中按自定义字段名称进行结构化信息抽取时,应使用此技能。支持自定义字段名称、字段类型(KV对或表格字段)和字段提示词,实现灵活的文档信息提取。适用于合同、发票、报告等各类文档的结构化数据抽取场景。
创建面向AI智能体优化的文档。适用于编写SKILL.md、README、API文档等供LLM在上下文窗口中阅读的内容,优化RAG检索、令牌效率及混合上下文层级结构。
使用 LibRAG 本地 `/api/v1/librag/knowbase/recall` 接口做知识库数据召回。适用于中文场景下的知识库检索、资料召回、证据段落提取、出处定位、基于知识库的问答取证,以及用户用“知识库查询”“数据召回”“从文档里找答案”等表达发起的任务。