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jilanikashif375/function-agent-rag

Um sistema multiagente para responder perguntas sobre PDFs usando LlamaIndex com agentes de chamada de função. Inclui busca com dois recuperadores (BM25 + Vetorial), indexação de grafos de propriedades e um fluxo de trabalho Pesquisador → Escritor para respostas precisas e fundamentadas a partir de documentos.

O que é function-agent-rag?

Este skill implementa um sistema de perguntas e respostas baseado em PDFs, utilizando uma arquitetura multiagente alimentada por LlamaIndex e agentes com chamada de função. Ele combina dois recuperadores (BM25 e busca vetorial) para obter resultados mais robustos, juntamente com indexação de grafos de propriedades para capturar relações semânticas entre entidades no documento. O fluxo de trabalho segue uma abordagem de dois estágios: um agente 'Pesquisador' recupera informações relevantes e as passa para um agente 'Escritor', que formula respostas coerentes e fundamentadas. Suportado em plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, este skill é útil para desenvolvedores que precisam extrair conhecimento estruturado de grandes coleções de PDFs com alta precisão e rastreabilidade.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add jilanikashif375/function-agent-rag

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Documentação

O que function-agent-rag faz?

Um sistema multiagente para responder perguntas sobre PDFs usando LlamaIndex com agentes de chamada de função. Inclui busca com dois recuperadores (BM25 + Vetorial), indexação de grafos de propriedades e um fluxo de trabalho Pesquisador → Escritor para respostas precisas e fundamentadas a partir de documentos.

Fonte: https://github.com/jilanikashif375/function-agent-rag

Descoberto a partir de repositórios GitHub enviados nas últimas 24 horas para skills de agentes, workflows Claude/Codex/Gemini, ferramentas MCP e automação adjacente de agentes de IA.

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