LlamaIndex 기반의 다중 에이전트 PDF 질의응답 시스템입니다. BM25 + 벡터 듀얼 리트리버 검색, 속성 그래프 인덱싱, 연구자 → 작성자 에이전트 워크플로를 통해 정확하고 근거 기반의 문서 답변을 제공합니다.
이 스킬은 LlamaIndex를 활용한 다중 에이전트 PDF 질의응답 시스템으로, 함수 호출(function-calling) 에이전트를 통해 복잡한 문서 기반 질문에 정확하게 응답합니다. BM25와 벡터 검색을 결합한 듀얼 리트리버로 검색 정확도를 높이고, 속성 그래프 인덱싱을 통해 문서 간 관계를 구조화합니다. Researcher(연구자) 에이전트가 정보를 수집하고 Writer(작성자) 에이전트가 정리하여 최종 답변을 생성하는 2단계 워크플로를 따릅니다. GitHub에서 발견된 오픈소스 프로젝트로, Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼에서 활용 가능한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 문서 분석에 적합합니다.
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LlamaIndex와 함수 호출 에이전트를 사용하는 다중 에이전트 PDF 질의응답 시스템입니다. BM25 + 벡터 듀얼 리트리버 검색, 속성 그래프 인덱싱, 연구자 → 작성자 에이전트 워크플로를 통해 정확하고 근거 기반의 문서 답변을 제공합니다.
출처: https://github.com/jilanikashif375/function-agent-rag
지난 24시간 동안 GitHub에 푸시된 에이전트 스킬, Claude/Codex/Gemini 워크플로, MCP 도구, 그리고 관련 AI 에이전트 자동화 레포지토리에서 발견되었습니다.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
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.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
Context7 Platform -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors