Un assistant d'entreprise de type ChatGPT pour la production, utilisant Azure, Databricks et OpenAI pour des sessions de questions-réponses documentées, des workflows d'agents, de la mémoire et une évaluation basée sur MLflow.
Ce skill implémente un assistant d'entreprise avancé, conçu pour un usage en production, s'inspirant de l'expérience utilisateur de ChatGPT. Il s'appuie sur une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) robuste, combinant Azure pour l'infrastructure cloud, Databricks pour la gestion des pipelines de données et des notebooks d'analyse, et OpenAI pour la génération de réponses précises et contextuelles. L'assistant permet des sessions de questions-réponses sur des documents d'entreprise, garantissant des réponses fondées sur des sources de données vérifiées. Il supporte des workflows d'agents complexes, intègre une mémoire persistante pour maintenir le contexte des conversations, et offre des mécanismes d'évaluation via MLflow pour mesurer et améliorer la qualité des réponses au fil du temps. Découvert récemment sur GitHub, ce skill est idéal pour les développeurs qui cherchent à déployer un assistant IA conversationnel, fiable et évaluable, compatible avec des plateformes comme Claude Code, Cursor ou Codex. Il est particulièrement utile dans des environnements professionnels où la conformité, la traçabilité et la qualité des réponses sont critiques.
npx skills add SnehaK652/Enterprise-rag-agentInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: obra/superpowers, affaan-m/quarkus-verification, affaan-m/uspto-database · View all 6 →
A production-style ChatGPT-like enterprise assistant using Azure, Databricks, and OpenAI for grounded document Q&A, agent workflows, memory, and MLflow-based evaluation.
Source: https://github.com/SnehaK652/Enterprise-rag-agent
Discovered from GitHub repositories pushed in the last 24 hours for agent skills, Claude/Codex/Gemini workflows, MCP tooling, and adjacent AI-agent automation.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Verification loop for Quarkus projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, native compilation, and diff review before release or PR.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.