similarity-search-patterns
Implementar patrones de búsqueda por similitud
Construir búsqueda semántica rápida es complejo y propenso a errores. Esta skill proporciona plantillas probadas para bases de datos vectoriales comunes y métodos de recuperación híbrida.
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Pruébalo
Usando "similarity-search-patterns". Explicar cómo implementar búsqueda híbrida con Qdrant
Resultado esperado:
- Usar consulta de vector denso con filtros opcionales para metadatos.
- Agregar señales dispersas o de palabras clave gestionando campos de payload.
- Balancear relevancia ajustando parámetros de limit y score threshold.
- Considerar habilitar cuantización para eficiencia de memoria a escala.
Usando "similarity-search-patterns". ¿Qué tipo de índice debo usar para 10 millones de vectores?
Resultado esperado:
- Considerar HNSW para equilibrio entre velocidad y recall a esta escala.
- Configurar ef_search entre 100-500 según requisitos de latencia.
- Monitorear métricas de recall para ajustar parámetros de búsqueda.
- Para conjuntos de datos muy grandes, evaluar IVF+PQ para eficiencia de memoria.
Usando "similarity-search-patterns". Mostrarme un patrón de reranking con Pinecone
Resultado esperado:
- Hacer over-fetch inicial (50-100) usando búsqueda vectorial.
- Pasar consulta y resultados principales a cross-encoder para puntuar.
- Reordenar resultados finales por puntajes de cross-encoder.
- Limitar salida final a top_k según requisitos de relevancia.
Auditoría de seguridad
SeguroThis skill contains only documentation and code templates for implementing vector search. No executable code, file access, or network operations are performed by the skill itself. The static analyzer detected patterns in documentation examples and mathematical formulas that triggered false positive security alerts. All detected 'network', 'external_commands', and 'env_access' patterns are documentation artifacts, not actual malicious code.
Factores de riesgo
🌐 Acceso a red (8)
⚙️ Comandos externos (9)
🔑 Variables de entorno (3)
Puntuación de calidad
Lo que puedes crear
Agregar API de búsqueda vectorial
Implementar una capa de búsqueda vectorial con Pinecone, Qdrant, pgvector o Weaviate.
Escalar indexación de recuperación
Seleccionar tipos de parámetros y parámetros para cargas de trabajo de búsqueda por similitud a gran escala.
Mejorar calidad de RAG
Implementar búsqueda híbrida y reranking para mejorar la relevancia en generación aumentada por recuperación.
Prueba estos prompts
Recomendar un tipo de índice para 5 millones de vectores con latencia inferior a 100 ms y explicar los compromisos.
Redactar una clase de Pinecone vector store con métodos de upsert y búsqueda y explicar los parámetros necesarios.
Mostrar una consulta de búsqueda híbrida con pgvector combinando similitud vectorial y búsqueda de texto completo con control de peso.
Agregar un paso de reranking usando un cross-encoder después de la búsqueda vectorial y explicar el flujo.
Mejores prácticas
- Medir recall y latencia antes de ajustar parámetros de índice
- Usar búsqueda híbrida para mejor relevancia en consultas ambiguas
- Hacer upserts en lote para reducir coste operativo y de API
Evitar
- Saltarse evaluación y depender solo de parámetros por defecto
- Sobrecargar indexación de conjuntos de datos pequeños donde búsqueda flat es suficiente
- Ignorar filtros de metadatos que pueden reducir espacio de búsqueda
Preguntas frecuentes
¿Qué plataformas pueden usar esta skill?
¿Hay límites en el tamaño de la base de datos?
¿Puedo integrar con mi capa de API existente?
¿Esta skill accede a mis datos?
¿Qué hacer si las búsquedas son lentas?
¿Cómo se compara con un framework completo?
Detalles del desarrollador
Autor
wshobsonLicencia
MIT
Repositorio
https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/llm-application-dev/skills/similarity-search-patternsRef.
main
Estructura de archivos
📄 SKILL.md