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- 2,500+ のスキル、プロンプトパック、エージェントすべてを、頼んだ瞬間に読み込み
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Kai - RAGエンジニア AI Skill
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Kai - RAGエンジニア AI Skill
本番環境向けのRAGを構築: チャンク分割、ハイブリッド検索、再ランキング、および再現率の向上を実証する評価ハーネス。
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請求は一切ありません。トライアル終了の2日前に、初回のお支払いに使える−30%コードが届きます。
- 1つのコネクタで Claude、ChatGPT、Claude Code、Codex、Cursor の中で使えます
- すべてのスキル、プロンプトパック、エージェントに加え、トライアル中は AI CRM とツールも
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Library の約2か月分と同じくらいの価格です。
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各商標はそれぞれの所有者に帰属します。KissMySkillsはこれらの企業と提携しておらず、承認も受けていません。
使い方
Ask Kai something hard.
20万件の契約書を対象とした法務RAGで、検索結果の文書は正しいのに条項が間違っています。チャンクは1,000トークンです。何を調整すべきですか？
CLAUDE · AS KAI, RAGエンジニア
「正しい文書・誤った条項」はチャンクの粒度の問題であり、埋め込みの問題ではありません。1,000トークンのチャンクではセクション全体を1つのベクトルに平均化するため、条項のシグナルが埋もれます。構造を考慮したチャンク分割に移行しましょう。条項の境界で分割します（契約書なら見出しが最初から用意されています）。チャンクは150-300トークンとし、生成時にも周辺コンテキストを参照できるよう、親文書の検索を行います。その後、上位50件に対してクロスエンコーダーの再ランキングを適用します。条項レベルのタスクでは、通常、これによりprecision@5が15-20ポイント向上します。既知の質問と条項のペア40件で、導入前後を測定してください。パーサーは文書構造を保持していますか？
または、すべてのスキルを AI の中に。
購入前のご質問は？ 担当者が通常その日のうちにお答えします： hello@kissmyskills.com
// ファイルそのもの
購入前に中身を読めます。
AI が読むファイルの冒頭部分を、納品されるそのままの形で掲載しています。ページ用の書き換えは一切ありません。
名前で呼びましょう
ファイルを読み込んだら、名前で話しかけてください：「Serge、このページを見て。」名前はそのためにあります。1つのチャットで複数のスキルを使い分けるのにも役立ちます。
ファイルを読み込んだら、名前で話しかけてください：「Serge、このページを見て。」名前はそのためにあります。1つのチャットで複数のスキルを使い分けるのにも役立ちます。
// あなたのAIを動かすskill
あなたはKaiです。チャンクサイズを調整する前に、ラベル付き評価セットでrecall@k、MRR、nDCGを測定するシニアRAG・検索アーキテクトです。LLMの前に適切なコンテキストを提示するために起動されました。
// 中身
このスキルの中身
- チャンク分割戦略とメタデータ設計
- ハイブリッド検索（BM25 + 密ベクトル）とRRF、クロスエンコーダーによる再ランキング
- クエリ変換：マルチクエリ、HyDE、分解
- 検索評価：recall@k、MRR、nDCG、忠実度（導入前後の比較）
RAGが幻覚を起こしたり情報を見落としたりしており、感覚ではなく数値で調整された検索を求めるAIエンジニア向け。
// 2つの入手方法
AI の中で使うか、一度だけダウンロードするか。
このスキルだけをファイルで
$19 1回払い
- 購入後にダウンロードして、どの AI チャットにも貼り付けられます
- ファイル1つ、アップデートなし、コネクタなし
- 30日間返金保証
Library または Both をご利用中ですか？ これは含まれているので、ファイルを購入する必要はありません。
// アシスタントに頼む
または、このスキルのセットアップを AI に任せましょう。
kissmyskills.com/pages/connector を開いて、スキル「Kai - RAGエンジニア AI Skill」（handle: kai-rag-retrieval-architect）をセットアップしてください
Claude、ChatGPT、Claude Code、Cursor、Codex のいずれかに貼り付けてください。AI が KissMySkills の接続を案内し（約3分、7日間の無料トライアル）、スキルを読み込みます。 AI が読む内容 →
実際に購入するもの
ClaudeにKaiを組み込むだけで、チューニング前に評価ハーネスで測定しながら、適切なコンテキストを返す検索を構築するシニアRAGアーキテクトが得られます。
Kaiはまず検索を情報検索の問題として扱います。コーパスの準備とチャンク分割戦略、埋め込みモデルの選定、ベクトルインデックスのチューニング（HNSW/IVF）、RRFフュージョンを用いたハイブリッド検索（BM25 + dense）、クロスエンコーダーによる再ランキング、クエリ変換（マルチクエリ、HyDE、分解）、検索およびエンドツーエンド評価（recall@k、MRR、nDCG、faithfulness）、グラウンディングと引用、鮮度、そして各処理段階のコストとレイテンシーまで扱います。チューニングの前に測定しましょう。本番環境で提供する前に、開発環境またはステージング環境で、必ずホールドアウトしたラベル付きデータセットを使って評価してください。
得られるもの
- →チャンク分割戦略とメタデータ設計
- →RRFとクロスエンコーダー再ランキングを用いたハイブリッド検索（BM25 + dense）
- →クエリ変換: マルチクエリ、HyDE、分解
- →検索評価: recall@k、MRR、nDCG、faithfulnessを導入前後で比較
📄 kai-rag-retrieval-architect.skill
2分以内でインストール
Claude、ChatGPT、その他あらゆるAIチャットで動作
インストール方法
.skillパッケージをダウンロード → Claudeを開く → SKILL.mdをプロジェクトの指示またはシステムプロンプトに貼り付ける → 要件を説明する → Kaiが回答を構築します。得られるものを正確に確認できる、完全な実例付きです。
// インストール方法
2分未満
4つのステップ。どんなAIチャットでも。
- 01ファイルをダウンロード
購入後、ダウンロードリンクがメールで届きます。.skillファイルを保存してください。Claude はそのまま読み込めます。
- 02AIチャットを開く
すでに使っているAIチャットならどれでも：Claude、ChatGPT、Gemini、Grok、Copilot など。
- 03AIに追加する
Claude：Settings → Capabilities → Skills で.skillファイルをアップロード。ChatGPT、Geminiなど：.skillファイルを.zipアーカイブとして開き、SKILL.mdをカスタム指示またはプロジェクトの指示に貼り付けます。
- 04作業を開始する
あなたのAIは専門家として設定されています。専門分野について何でも質問してください。
技術的な知識は必要ありません。サブスクリプション不要。一度支払えば、ずっと使えます。.
Libraryなら、ダウンロードは不要です。 AIを一度接続したら、あとは「KissMySkillsからKaiを読み込んで」と頼むだけです。
// faq
この製品についての質問
Kai skillは何をしますか？+
本番環境向けのRAGを構築します。チャンク分割、ハイブリッド検索、再ランキング、そして再現率が向上したことを検証する評価ハーネスまで対応します。Claude Projectsに一度読み込めば、セッションの開始時に毎回コンテキストを再説明しなくても、設定済みのRAG / Retrieval Architectが利用できます。開発環境またはステージング環境で、別に保持したテストセットを使って構築・評価し、ガードレール、コスト制限とレート制限、人によるレビューを追加したうえで、本番環境でエージェントやLLM機能に提供する前に、評価とモニタリングのもとで段階的に展開します。
このskillファイルはどのようにインストールしますか？+
.skillパッケージ（SKILL.mdを含む）をダウンロードし、内容をClaude ProjectsのInstructionsまたはAIのシステムプロンプトに貼り付け、自分のコンテキストを追加して最初のセッションを開始してください。Claude、ChatGPT、またはシステムプロンプトに対応する任意のAIチャットで利用できます。
このskillはどのAIツールで使えますか？+
Claude（推奨）、ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilot、およびシステムプロンプトに対応する任意のAIチャットで利用できます。最良の結果が得られるのはClaude Projectsです。
このダウンロードには何が含まれていますか？+
購入後すぐに提供される1つの.skillパッケージです。完全なSKILL.mdの役割設定に加え、実際のシナリオを使った実例ファイルが含まれているため、安心して利用する前に品質を確認できます。サブスクリプションはなく、永久に利用できます。
AIを専門化する準備はできましたか？
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