# rag-retrieval

Скилл с готовыми паттернами retrieval-augmented generation: гибридный поиск, HyDE, реранкинг, pgvector. Пригодится, когда строишь RAG-пайплайн и нужны рабочие схемы, а не теория.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 1500 установок · ★ 298
- Автор: OrchestKit
- Лицензия: MIT · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/yonatangross/orchestkit/tree/HEAD/src/skills/rag-retrieval/SKILL.md
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/rag-retrieval

## Что делает

Скилл разбит на 9 категорий и 30 правил: core RAG, эмбеддинги, contextual retrieval, HyDE, agentic RAG, мультимодальный поиск, декомпозиция запросов, реранкинг и pgvector. Файлы правил лежат в `rules/` и подгружаются по требованию — в контекст попадает только то, что нужно для текущей задачи.

Внутри есть конкретика: RRF-слияние с k=60 для семантики и ключевых слов, разбиение на чанки по 512 токенов, веса 40% BM25 и 60% векторного поиска, HNSW-индексы в PostgreSQL. Для HyDE заложен таймаут 2–3 секунды с откатом на прямое эмбеддирование запроса, а реранкинг через `ms-marco-MiniLM` занимает около 50 мс.

Скилл не вызывается вручную: `user-invocable: false` и `disable-model-invocation: true`. Он подхватывается сам по путям `**/rag/**`, `**/retrieval/**`, `**/embeddings/**`, `**/vector/**`. Если твой проект не раскладывает код по таким каталогам, автоподхват не сработает — это повод проверить структуру до установки.

## Требования
- Работает с: PostgreSQL

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add yonatangross/orchestkit --skill rag-retrieval -a claude-code
```

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

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add yonatangross/orchestkit --skill rag-retrieval -a codex
```

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

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add yonatangross/orchestkit --skill rag-retrieval -a cursor
```

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

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install yonatangross/orchestkit rag-retrieval
```

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

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add yonatangross/orchestkit --skill rag-retrieval -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/yonatangross/orchestkit --path src/skills/rag-retrieval
```

### Windsurf (Devin Desktop)

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

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add yonatangross/orchestkit --skill rag-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/yonatangross/orchestkit/tree/HEAD/src/skills/rag-retrieval/SKILL.md

## Когда брать
- собрать RAG-пайплайн с цитатами в ответах
- выбрать модель эмбеддингов и размер чанка
- сложить семантический и keyword-поиск через RRF
- подключить HyDE, когда запросы не совпадают со словарём документов
- настроить гибридный поиск на pgvector с HNSW-индексом

## Примеры запросов агенту
- помоги спроектировать RAG-пайплайн для базы документации
- как настроить гибридный поиск в pgvector с RRF-слиянием
- добавь реранкинг результатов после векторного поиска

## Похожие
- [langchain4j-vector-stores-configuration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/langchain4j-vector-stores-configuration.md) — скилл · 3700 установок
- [pgvector-semantic-search](https://affpapa.org/nevibecode/skills/pgvector-semantic-search.md) — скилл · 938 установок
- [nemotron-retrieval-recipes](https://affpapa.org/nevibecode/skills/nemotron-retrieval-recipes.md) — скилл · 2000 установок
- [langchain-rag](https://affpapa.org/nevibecode/skills/langchain-rag.md) — скилл · 17500 установок
- [vector-database-ops](https://affpapa.org/nevibecode/skills/vector-database-ops.md) — скилл · 310 установок
- [rag](https://affpapa.org/nevibecode/skills/rag.md) — скилл · 3700 установок

Из того же набора: [yonatangross/orchestkit](https://affpapa.org/nevibecode/by/yonatangross/orchestkit.md) — 10 карточек

_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