LlamaIndex を使用したマルチエージェント PDF 質問応答システム。関数呼び出しエージェント、デュアルレトリーバー (BM25 + ベクトル) 検索、プロパティグラフインデックス、および Researcher → Writer エージェントワークフローを特徴とし、正確で根拠に基づいた文書回答を提供します。
このスキルは、LlamaIndex を基盤としたマルチエージェント PDF 質問応答システムであり、関数呼び出しエージェントを活用して複雑な文書に対する正確な回答を生成します。主な特徴として、BM25 とベクトル検索を組み合わせたデュアルレトリーバー検索、プロパティグラフインデックス、そして Researcher（研究者）エージェントが文書から情報を収集し、Writer（ライター）エージェントがそれを基に回答を生成する二段階のエージェントワークフローを採用しています。このアプローチにより、回答の根拠を明確にし、幻覚や不正確な情報のリスクを低減します。GitHub から発見された最新の AI エージェントスキルであり、Claude Code、Codex、Gemini などのワークフローや MCP ツール、AI エージェント自動化に隣接する技術として、文書ベースの質問応答タスクに優れた性能を発揮します。
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LlamaIndex を使用したマルチエージェント PDF 質問応答システム。関数呼び出しエージェント、デュアルレトリーバー（BM25 + ベクトル）検索、プロパティグラフインデックス、および Researcher → Writer エージェントワークフローを特徴とし、正確で根拠に基づいた文書回答を提供します。
ソース: https://github.com/jilanikashif375/function-agent-rag
GitHub に投稿された過去24時間のエージェントスキル、Claude/Codex/Gemini ワークフロー、MCP ツール、および関連する AI エージェント自動化から発見されました。
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
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Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
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