# dspy-embedding-retrieval

Скилл настраивает семантический поиск по текстовому корпусу через DSPy, эмбеддинги и FAISS. Нужен для retrieval и RAG.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · ★ 124
- Автор: OmidZamani
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/OmidZamani/dspy-skills/tree/HEAD/skills/dspy-embedding-retrieval/SKILL.md
- Обновлён: 2026-06-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/dspy-embedding-retrieval

## Что делает

Скилл помогает агенту собрать семантический retrieval по собственному текстовому корпусу. В основе — `dspy.Embedder` и `dspy.Embeddings`: можно выбрать hosted-модель вроде `openai/text-embedding-3-small`, получить passages и индексы результатов, а затем передать найденный контекст в RAG-модуль.

Для локальных эмбеддингов скилл показывает связку `SentenceTransformer` и `model.encode`. `EmbeddingsWithScores` пригодится для порогов схожести и reranking. Индекс можно сохранить через `search.save()` и загрузить через `dspy.Embeddings.from_saved()`.

Для корпусов от порога `20_000` DSPy строит FAISS-индекс, поэтому заранее нужен пакет `faiss-cpu`. Скилл рассчитан на DSPy `3.2.1`; качество retrieval советуется оценивать отдельно от качества ответа.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add OmidZamani/dspy-skills --skill dspy-embedding-retrieval -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/dspy-embedding-retrieval/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/dspy-embedding-retrieval/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add OmidZamani/dspy-skills --skill dspy-embedding-retrieval -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/dspy-embedding-retrieval/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add OmidZamani/dspy-skills --skill dspy-embedding-retrieval -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/dspy-embedding-retrieval/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install OmidZamani/dspy-skills dspy-embedding-retrieval
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/dspy-embedding-retrieval/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add OmidZamani/dspy-skills --skill dspy-embedding-retrieval -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/OmidZamani/dspy-skills --path skills/dspy-embedding-retrieval
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/dspy-embedding-retrieval/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add OmidZamani/dspy-skills --skill dspy-embedding-retrieval -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/OmidZamani/dspy-skills/tree/HEAD/skills/dspy-embedding-retrieval/SKILL.md

## Когда брать
- собрать семантический поиск по корпусу текстов
- подключить hosted-модель для эмбеддингов
- обернуть локальную модель через `SentenceTransformer`
- передать найденный контекст в RAG
- сохранить и загрузить индекс retrieval

## Примеры запросов агенту
- Собери семантический поиск по корпусу `docs` через `dspy.Embedder` и верни passages и индексы.
- Подключи локальную модель `SentenceTransformer` через `model.encode` и настрой `dspy.Embeddings`.
- Добавь в RAG-модуль поиск контекста и сохрани индекс в `./retrieval-index`.

## Похожие
- [skill-creator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/skill-creator.md) — скилл · 414180 установок
- [writing-for-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-for-agents.md) — скилл · 466719 установок
- [media-use](https://affpapa.org/nevibecode/skills/media-use.md) — скилл · 1100000 установок
- [mcp-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mcp-builder.md) — скилл · 130949 установок
- [subagent-driven-development](https://affpapa.org/nevibecode/skills/subagent-driven-development.md) — скилл · 237746 установок
- [orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orchestration.md) — скилл · 350300 установок

Из того же набора: [omidzamani/dspy-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/omidzamani/dspy-skills.md) — 23 карточки

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md