Skool RAG 管線
目標
使用 RAG（檢索增強生成）管線搭配向量搜尋和重新排序，查詢 Skool 社群內容。
腳本
./scripts/skool_rag_prepare.py- 準備要建立索引的內容./scripts/skool_rag_index.py- 在 Pinecone 中建立內容索引./scripts/skool_rag_query.py- 查詢知識庫
管線
1. 準備內容
python3 ./scripts/skool_rag_prepare.py --community makerschool
爬取並分割社群內容。
2. 在 Pinecone 中建立索引
python3 ./scripts/skool_rag_index.py --input .tmp/skool_chunks.json
建立 OpenAI 嵌入並儲存至 Pinecone。
3. 查詢
python3 ./scripts/skool_rag_query.py --query "我要如何獲得第一個客戶？"
管線流程：
- 查詢的 OpenAI 嵌入
- Pinecone 向量搜尋
- Cohere 重新排序
- Claude 回覆生成
環境變數
PINECONE_API_KEY=your_key
OPENAI_API_KEY=your_key
COHERE_API_KEY=your_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_key
結構
輸入
| 名稱 | 類型 | 必要 | 描述 |
|---|---|---|---|
query | string | 是 | 用於搜尋的自然語言問題 |
community | string | 否 | 要建立索引的社群代號（預設：makerschool） |
輸出
| 名稱 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|
answer | string | 附來源參考的 AI 生成回答 |
憑證
| 名稱 | 來源 |
|---|---|
PINECONE_API_KEY | .env |
OPENAI_API_KEY | .env |
COHERE_API_KEY | .env |
ANTHROPIC_API_KEY | .env |
可組合技能
可與此技能良好鏈接的技能：skool-monitor
成本
Pinecone + OpenAI 嵌入 + Cohere 重新排序 + Claude