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Mise en place d'un pipeline RAG v1.0.0

Utilisez cette ressource pour mettre en place un pipeline RAG : découpage, embeddings, stockage vectoriel et récupération

Nouveau

  • 560 téléchargements
  • 189 mentions J'aime
  • 158 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install rag-pipeline-implementation

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 guide la construction d'un pipeline RAG, du découpage des documents à la récupération des passages pertinents, en passant par le choix de la base vectorielle et du modèle d'embedding. Vous obtenez un exemple de pipeline en Java et une configuration de magasin vectoriel à adapter.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Mise en place d'un pipeline RAG »

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 : méthode en six étapes, de la base vectorielle à l'évaluation
  • references/ : découpage, modèles d'embedding, stratégies de récupération et bases vectorielles
  • assets/ : pipeline de récupération en Java et configuration YAML

Pour qui

  • Vous voulez répondre à des questions sur vos documents internes
  • Votre chatbot doit s'appuyer sur une base de connaissances sourcée

Pas pour qui

    Étiquettes

    • rag
    • embeddings
    • recherche vectorielle
    • base de connaissances

    À propos

    Vous dites

    « Mets en place un pipeline RAG pour interroger mes contrats PDF avec sources citées. »

    Carte de la skill « Mise en place d'un pipeline RAG »

    Skill publiée par giuseppe-trisciuoglio 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 mettre en place un pipeline RAG : découpage, embeddings, stockage vectoriel et récupération
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • assets/retriever-pipeline.java12,5 Ko
    • assets/vector-store-config.yaml3,2 Ko
    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/document-chunking.md4,5 Ko
    • references/embedding-models.md2,7 Ko
    • references/langchain4j-rag-guide.md2,9 Ko
    • references/retrieval-strategies.md4,7 Ko
    • references/vector-databases.md2,7 Ko
    • SKILL.md7,1 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    giuseppe-trisciuoglio
    Source
    github.com/giuseppe-trisciuoglio/developer-kit/tree/fe73fb33a09ee6562eeec7415a3f9a3bcf795177/plugins/developer-kit-ai/skills/rag
    Licence
    MIT

    Notice

    « rag » (giuseppe-trisciuoglio, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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