Azure、Databricks、OpenAI を活用したプロダクション品質の ChatGPT 風エンタープライズアシスタント。文書に基づく Q&A、エージェントワークフロー、メモリ、MLflow ベースの評価を提供します。
SnehaK652/Enterprise-rag-agent は、Azure、Databricks、OpenAI を組み合わせたプロダクション品質のエンタープライズ向けアシスタントです。このスキルは、ChatGPT のような対話インターフェースを提供しながら、企業のドキュメントに基づいた正確な Q&A、エージェントワークフロー、セッションメモリ、MLflow を使用した評価機能を実現します。開発者は、Azure AI Search や Databricks 基盤の RAG パイプラインを活用して、ドキュメントのインデックス作成、検索、応答生成を効率的に行えます。主に Python と LangChain エコシステム上で動作し、クラウドサービスとの統合が容易です。GitHub で公開されており、Claude Code、Cursor、Codex などの AI エージェントと連携して、エンタープライズ知識ベースの自動応答システムを構築するのに適しています。
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Azure、Databricks、OpenAI を活用したプロダクション品質の ChatGPT 風エンタープライズアシスタント。文書に基づく Q&A、エージェントワークフロー、メモリ、MLflow ベースの評価を提供します。
ソース: https://github.com/SnehaK652/Enterprise-rag-agent
過去 24 時間以内にプッシュされた GitHub リポジトリ（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。
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.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
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