ai-engineer
Crie Aplicações LLM de Produção com AI Engineer
Desenvolva rapidamente aplicações LLM de nível de produção, sistemas RAG e agentes de IA inteligentes com orientação especializada em busca vetorial, IA multimodal e integrações empresariais.
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اختبرها
استخدام "ai-engineer". Construa um sistema RAG de produção para minha documentação
النتيجة المتوقعة:
Vou ajudá-lo a construir um sistema RAG de produção. Primeiro, deixe-me descrever a arquitetura: 1) Pipeline de processamento de documentos com estratégias de chunking, 2) Armazenamento vetorial usando Qdrant com indexação HNSW, 3) Recuperação com busca híbrida combinando similaridade vetorial e BM25, 4) Reranking com CrossEncoder para relevância melhorada. Gostaria que eu fornecesse código de implementação para algum componente específico?
استخدام "ai-engineer". Como implementar segurança de IA no meu chatbot?
النتيجة المتوقعة:
Para segurança de IA em chatbots de produção, implemente estas camadas: 1) Filtragem de entrada com detecção de injeção de prompt, 2) Detecção e redação de PII usando Presidio, 3) Moderação de saída com API de Moderação da OpenAI, 4) Limitação de taxa por usuário para prevenir abuso. Gostaria de orientação detalhada de implementação para algum desses componentes?
التدقيق الأمني
آمنPrompt-only skill with no executable code. Static analysis scanned 0 files (0 lines) and detected 0 potential security issues. Risk score: 0/100. This is a text-based persona prompt for AI engineering tasks with no scripts, network calls, filesystem access, or external command execution. No prompt injection attempts detected.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
RAG de Base de Conhecimento Empresarial
Construa um sistema RAG de produção que combina busca vetorial com correspondência de palavras-chave para fornecer respostas precisas da documentação da empresa.
Agente de IA para Atendimento ao Cliente
Crie um sistema multi-agente que gerencia consultas de clientes com fluxos de escalonamento e integração com sistemas CRM.
Pipeline de Análise de Documentos
Implemente um pipeline multimodal que extrai informações de PDFs, imagens e tabelas para processamento automatizado de documentos.
جرّب هذه الموجهات
Ajude-me a construir um sistema RAG básico usando LangChain e Qdrant para busca semântica. Inclua armazenamento vetorial, estratégia de chunking e pipeline de recuperação.
Melhore meu sistema RAG atual com busca híbrida, reranking e decomposição de consultas. Como implementar esses padrões em produção?
Projete um sistema multi-agente usando CrewAI com funções especializadas para pesquisa, análise e relatórios. Inclua gerenciamento de memória e integração de ferramentas.
Projete um pipeline de inferência LLM otimizado para custos com caching semântico, roteamento de modelos baseado na complexidade da consulta e controles de orçamento.
أفضل الممارسات
- Comece com métricas de sucesso claras e frameworks de avaliação antes de construir sistemas de IA
- Implemente observabilidade desde o primeiro dia com tracing, métricas e logging
- Use saídas estruturadas e type safety para garantir comportamento confiável da IA
تجنب
- Construir prova de conceito sem considerar escalabilidade de produção
- Ignorar tratamento de erros e estratégias de fallback para falhas de serviços de IA
- Ignorar implicações de custo do uso de LLM em sistemas de produção