A modular RAG (Retrieval-Augmented Generation) system with MCP Server architecture. Using Skill to make AI follow each step of the spec and complete the code 100% by AI.
一个可插拔、可观测的模块化 RAG（检索增强生成）服务框架，通过 MCP（Model Context Protocol）协议对外暴露工具接口，支持 Copilot / Claude 等 AI 助手直接调用。同时也是一份专为大模型相关岗位学习与面试求职设计的实战项目与配套教学资源。 -- 项目概述 分支说明 快速开始 谁适合用这个项目 & 怎么用 简历参考 常见问题 后续安排 -- 本项目将 RAG 面试中最常见的核心环节——检索（Hybrid Search + Rerank）、多模态视觉处理（Image Captioning）、RAG 评估（Ragas + Custom）、生成（LLM Response）——以及当下热门的应用协议 MCP（Model Context Protocol） 串联为一个完整的、可运行的工程项目。…
Verification confirms publisher identity (repo ownership), not code safety. The security scan covers known CVEs and suspicious install scripts — it cannot prove the absence of malicious code.
一个可插拔、可观测的模块化 RAG（检索增强生成）服务框架，通过 MCP（Model Context Protocol）协议对外暴露工具接口，支持 Copilot / Claude 等 AI 助手直接调用。同时也是一份专为大模型相关岗位学习与面试求职设计的实战项目与配套教学资源。 -- 项目概述 分支说明 快速开始 谁适合用这个项目 & 怎么用 简历参考 常见问题 后续安排 -- 本项目将 RAG 面试中最常见的核心环节——检索（Hybrid Search + Rerank）、多模态视觉处理（Image Captioning）、RAG 评估（Ragas + Custom）、生成（LLM Response）——以及当下热门的应用协议 MCP（Model Context Protocol） 串联为一个完整的、可运行的工程项目。 项目的一大亮点是极易适配到你自己的业务中。得益于全链路可插拔架构，你可以快速将它结合到自己已有的项目里，无论你的背景和需求如何，都能找到适合自己的使用方式。具体的使用策略会在后文 谁适合用这个项目 & 怎么用 中详细展开。…