# rag-faiss

Скилл помогает работать с FAISS для поиска ближайших векторов и хранения индекса. Пригодится для RAG, когда нужны запросы по сходству без фильтрации по метаданным.

- скилл · `type=skill` · Claude Code · 62 установки
- Автор: Orchestra Research
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/ai-research/rag-faiss
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/rag-faiss

## Что делает

Скилл описывает, как собирать индекс FAISS, добавлять векторы и искать ближайшие к запросу. Он разбирает точный поиск Flat, приближённый IVF, HNSW и сжатие векторов через PQ, а также сохранение и загрузку индекса. Для сходства по косинусу в примере используется скалярное произведение с нормализованными векторами.

В материалах есть варианты для CPU и GPU, а также интеграции с LangChain и LlamaIndex. Установить библиотеки можно через `pip install faiss-cpu` или `pip install faiss-gpu`; для примеров также нужен `numpy`. FAISS ищет по сходству векторов, поэтому фильтрацию по метаданным придётся решать отдельно.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через claude-code-templates**
```bash
npx claude-code-templates@latest --skill ai-research/rag-faiss
```

2. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add davila7/claude-code-templates --skill rag-faiss -a claude-code
```

3. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/rag-faiss/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/rag-faiss/

### Codex

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/rag-faiss/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/rag-faiss/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install davila7/claude-code-templates rag-faiss
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/rag-faiss/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/davila7/claude-code-templates --path cli-tool/components/skills/ai-research/rag-faiss
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### 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/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/ai-research/rag-faiss

## Когда брать
- создать индекс для плотных векторов
- найти ближайшие векторы к запросу
- сохранить индекс и загрузить его позже
- подобрать тип индекса под поиск и расход памяти

## Примеры запросов агенту
- Покажи, как создать индекс FAISS и найти ближайшие векторы к запросу.
- Сравни Flat, IVF и HNSW для моего набора эмбеддингов.
- Объясни, как сохранить индекс FAISS и затем загрузить его.

## 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: [davila7/claude-code-templates](https://affpapa.org/nevibecode/by/davila7/claude-code-templates.md) — 651 карточка

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