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Embeddings et recherche vectorielle avec LangChain v1.0.0

Utilisez cette ressource pour construire et interroger un magasin vectoriel avec LangChain 1.0

Nouveau

  • 498 téléchargements
  • 153 mentions J'aime
  • 192 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install langchain-vector-search-scores

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent initialise les embeddings avec une dimension explicite, choisit entre FAISS, Pinecone, Chroma ou PGVector et normalise les scores avant tout seuil de filtrage. Il ajoute le découpage des textes adapté au Markdown et, si besoin, un reranker.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Embeddings et recherche vectorielle avec LangChain »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : mise en place, étapes et pièges à éviter
  • references/score-semantics.md : sens des scores selon le magasin
  • references/vector-store-comparison.md et references/hybrid-search.md : comparatif et recherche hybride

Pour qui

  • Vous passez de FAISS à Pinecone et vos résultats changent
  • Vous montez un pipeline RAG et devez filtrer par score de similarité

Pas pour qui

    Étiquettes

    • langchain
    • embeddings
    • rag
    • vecteurs
    • recherche

    À propos

    Vous dites

    « Mets en place une recherche vectorielle LangChain sur mes documents Markdown, avec un seuil de similarité correct. »

    Carte de la skill « Embeddings et recherche vectorielle avec LangChain »

    Skill publiée par Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io> sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de construire et interroger un magasin vectoriel avec LangChain 1.0
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,6 Ko
    • references/hybrid-search.md4,1 Ko
    • references/one-pager.md3 Ko
    • references/score-semantics.md4,7 Ko
    • references/vector-store-comparison.md4,3 Ko
    • SKILL.md10,3 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>
    Source
    github.com/jeremylongshore/tons-of-skills-marketplace/tree/ab85a061f7bcc039dac13ee193de7a4cd4388571/skills/.curated/langchain-embeddings-search
    Licence
    MIT

    Notice

    « langchain-embeddings-search » (Jeremy Longshore <jeremy@intentsolutions.io>, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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