exa-core-workflow-a
Semantyczne wyszukiwanie w sieci dla systemów RAG i odkrywania treści
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
O skillu
Skill do Claude/Codex/Copilot, który włącza neural search Exa — wyszukiwanie rozumiejące znaczenie zapytania, a nie tylko dopasowujące słowa kluczowe. Idealny do budowania funkcji wyszukiwania, pobierania kontekstu dla systemów RAG i badań semantycznych. Obsługuje siedem typów wyszukiwania: od szybkiego (poniżej 150ms) po głębokie rozumowanie (5-15s). Wymagane: biblioteka exa-js i klucz API EXA_API_KEY.
Jak używać
Zainstaluj bibliotekę exa-js w swoim projekcie oraz upewnij się, że masz skonfigurowany klucz API Exa w zmiennej środowiskowej EXA_API_KEY.
Zaimportuj Exa i utwórz instancję klienta, przekazując klucz API z zmiennych środowiskowych.
Sformułuj zapytanie jako stwierdzenie, a nie pytanie — na przykład zamiast "Jak budować systemy RAG?" użyj "comprehensive guide to building production RAG systems". Neural search Exa rozumie znaczenie, więc precyzyjne słowa kluczowe są mniej ważne niż u tradycyjnych wyszukiwarek.
Wybierz typ wyszukiwania odpowiedni do Twojego przypadku: użyj "neural" dla zapytań koncepcyjnych (500-2000ms), "fast" dla aplikacji wymagających szybkości (poniżej 425ms), lub "deep-reasoning" dla złożonych pytań badawczych (5-15s).
Wykonaj wyszukiwanie za pomocą metody search(), określając liczbę wyników (maksymalnie 100 dla neural i deep) oraz wybrany typ wyszukiwania.
Iteruj przez wyniki i przetwórz je — możesz pobrać pełne treści stron za pomocą searchAndContents(), aby wzbogacić kontekst dla systemów RAG lub dalszej analizy.