스킬 building-rag-systems

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building-rag-systems

Name: building-rag-systems
Author: Asmayaseen

콘텐츠 리비전 r2 높은 위험 🔑 환경 변수⚙️ 외부 명령어

프로덕션 RAG 시스템 구축

프로덕션 RAG 프로젝트에는 반복 가능한 수집, 필터링, 검색 패턴이 필요합니다. 이 스킬은 Claude, Codex, Claude Code에 Qdrant 파이프라인을 위한 실용적인 지침을 제공합니다.

지원: Claude Codex Code(CC)

⚠️ 38 나쁨

Maintain this Skill? Claim it ⚠️ 38 나쁨

설치 전에 중지하고 확인을 요청하세요.

계획을 검토하고 파일을 변경하기 전에 사용자의 명시적 동의를 받으세요.

내 에이전트로 설치

이 요청을 에이전트에 복사하세요. 공식 Skill 페이지와 매니페스트가 포함되어 있습니다.

에이전트 요청

Review the Skillstore skill "building-rag-systems" from https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/asmayaseen-building-rag-systems/manifest. Verify the artifact. Stop and obtain explicit user consent before installing or changing files.

에이전트는 계속해서 계획을 표시하고 보안 정책에서 요구하는 확인을 요청해야 합니다.

에이전트가 읽기 쉬운 리소스

AI 에이전트, 크롤러, 스크립트가 전체 페이지 대신 정리된 컨텍스트만 필요할 때 이 링크를 사용하세요.

Markdown 상세 GET /skills/asmayaseen-building-rag-systems.md 서명된 manifest GET /api/skills/asmayaseen-building-rag-systems/manifest 서명된 lockfile GET /api/skills/asmayaseen-building-rag-systems/lockfile

테스트해 보기

"building-rag-systems" 사용 중입니다. 모듈과 레슨이 있는 강의 라이브러리의 수집을 계획하세요.

예상 결과:

탐색, 메타데이터 파싱, 시맨틱 청크, 배치 임베딩, Qdrant 업로드, 변경 감지를 포함하는 파이프라인 계획.

"building-rag-systems" 사용 중입니다. 필터링된 검색의 검색 품질을 개선하세요.

예상 결과:

테넌트 필터, 하드웨어 등급 제한, 모듈 필터, 숙련도 필터, 인접 청크 확장을 포함하는 검색 설계.

"building-rag-systems" 사용 중입니다. 출시 전에 내 RAG 인덱싱 접근 방식을 감사하세요.

예상 결과:

페이로드 인덱스, 안정적인 식별자, 증분 업데이트, 배치 크기, 누락된 프로덕션 보호 장치를 다루는 검토 체크리스트.

보안 감사

높은 위험

v9 • 2026. 7. 23. 버전별 보고서 열기

All 46 static findings are false positives caused by Markdown fences, identifier names, dictionary keys, or normal configuration-based credential use. Semantic review found tenant-isolation gaps in retrieval examples and an ingestion endpoint that exposes destructive modes and filesystem paths without demonstrated authorization.

스캔된 파일

1,131

분석된 줄 수

검토 항목

오탐 무시됨

확인된 보안 우려 사항 (2)

높음

references/retrieval-patterns.md:35-59 references/retrieval-patterns.md:182-195 references/retrieval-patterns.md:293-327

Caller-Controlled Tenant Isolation

The examples call book_id a tenant boundary but accept it from requests, while direct context retrieval uses global chunk identifiers without any tenant filter. A caller could request another tenant's content when identifiers are known or guessed.

The code explicitly labels book_id as tenant isolation, takes it from request data, and exposes direct chunk retrieval without a tenant condition.

높음

references/ingestion-patterns.md:233-244 references/ingestion-patterns.md:357-391

Unprotected Destructive Ingestion Controls

The production API example accepts a caller-selected mode and document path, including a documented recreate mode linked to collection deletion, without showing authentication, authorization, or path constraints.

The snippets directly connect recreate behavior to collection deletion and pass request-controlled mode and docs_path into a background job without visible access controls.

감사자: codex 감사 이력 보기 →

이 보고서 공유 및 인용

버전이 지정된 평가 보고서, 중립 배지, 임베드 카드 및 인용을 공유하세요. Skillstore는 근거를 보고하지만 이 Skill의 안전 여부를 판단하지 않습니다.

버전별 보고서 열기

보고서 링크 복사

https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems/audits/9?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdown 배지

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/asmayaseen-building-rag-systems/security.svg)](https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems?utm_source=security_passport_badge)

HTML 배지

<a href="https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/asmayaseen-building-rag-systems/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

임베드 카드

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/asmayaseen-building-rag-systems.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

학술 인용 (APA · BibTeX · CFF)

APA 인용

Asmayaseen. (2026). building-rag-systems security audit report (audit version 9) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems/audits/9

BibTeX 인용

@techreport{asmayaseen-asmayaseen-building-rag-systems-2026,
  author = {Asmayaseen},
  title = {building-rag-systems security audit report (audit version 9)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {9},
  url = {https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems/audits/9},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "building-rag-systems security audit report (audit version 9)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "Asmayaseen"
date-released: "2026-07-23"
url: "https://skillstore.io/skills/asmayaseen-building-rag-systems/audits/9"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:asmayaseen-building-rag-systems:audit:9"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore 점수

이 점수의 이유 증거 신뢰도: 중간

아키텍처

유지보수성

콘텐츠

커뮤니티

사양 준수

만들 수 있는 것

문서 수집 파이프라인 계획

증가하는 문서 코퍼스를 위한 크롤러, 파서, 청커, 임베더, 업로더를 설계합니다.

필터링된 검색 개선

테넌트 격리, 개인화, 콘텐츠 위치, 컨텍스트 확장을 위한 Qdrant 페이로드 필터를 추가합니다.

재인덱싱 작업 감소

파일 해시와 인덱싱된 페이로드를 사용하여 신규, 수정 또는 삭제된 파일만 처리합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

기본 RAG 파이프라인 계획

이 스킬을 사용해 내 문서를 위한 RAG 수집 파이프라인의 개요를 작성하세요. 청킹, 임베딩, 저장소, 검색 단계를 포함하세요.

시맨틱 청킹 설계

이 스킬을 사용해 내 코퍼스의 청킹 규칙을 설계하세요. 섹션 경계, 오버랩, 메타데이터, 안정적인 청크 식별자를 포함하세요.

증분 인덱싱 구현

이 스킬을 사용해 증분 인덱싱 계획을 만드세요. 파일 해시, 삭제된 파일 처리, Qdrant 상태 확인, 배치 업로드를 포함하세요.

검색 아키텍처 검토

이 스킬을 사용해 내 RAG 검색 아키텍처를 검토하세요. 필터, 테넌트 격리, 컨텍스트 확장, 페이로드 인덱스, API 경계를 확인하세요.

모범 사례

고정 문자 청크 대신 시맨틱 경계와 오버랩을 사용하세요.
검색 필터에 사용되는 모든 페이로드 필드를 인덱싱하세요.
변경되지 않은 문서가 다시 임베딩되지 않도록 콘텐츠 해시를 추적하세요.

피하기

콘텐츠가 변경될 때마다 전체 벡터 인덱스를 다시 빌드하는 것.
프로덕션 검색에서 인덱싱되지 않은 페이로드 필드로 필터링하는 것.
답변에 연속성이 필요한데 인접 컨텍스트 없이 고립된 청크를 반환하는 것.

자주 묻는 질문

이 스킬은 어떤 유형의 RAG 시스템을 지원하나요?

시맨틱 청크, Qdrant 필터, 증분 인덱싱을 사용한 프로덕션 스타일의 문서 수집과 검색을 지원합니다.

완전한 애플리케이션을 제공하나요?

아니요. 팀이 자체 서비스 아키텍처에 맞게 조정할 수 있는 패턴과 참조 스니펫을 제공합니다.

예제에서는 어떤 벡터 데이터베이스를 사용하나요?

예제는 Qdrant 컬렉션, 페이로드 인덱스, 필터, 포인트 작업에 중점을 둡니다.

임베딩 비용을 줄이는 데 도움이 되나요?

예. 변경 감지 패턴은 최초 인덱스 빌드 후 신규 또는 수정된 파일만 임베딩합니다.

검색 필터를 다루나요?

예. 테넌트, 하드웨어 등급, 모듈, 챕터, 레슨, 숙련도, 상위 문서 필터를 다룹니다.

간단한 유사도 검색에 적합한가요?

메타데이터, 필터, 업데이트, 컨텍스트 확장이 필요한 프로덕션 RAG 시스템에 더 적합합니다.

개발자 세부 정보

작성자

Asmayaseen

라이선스

MIT

Skillstore 리비전

버전 안내

작성자가 버전을 선언하지 않았습니다.

리포지토리

https://github.com/Asmayaseen/hackathon-2/tree/main/.claude/skills/building-rag-systems

참조

89edfdc710d0846129dcee6a929477b04f08052c

유지보수 최신성

2026. 7. 26.

사용량

8 다운로드 · 288 조회

파일 구조

📁 references/

📄 ingestion-patterns.md

📄 retrieval-patterns.md

📁 scripts/

📄 verify.py

📄 SKILL.md

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