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帮助团队管理版本化黄金数据集并评估 RAG 效果,无需 API 密钥。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "io.github.nipunkhanderia/golden-dataset-mcp" MCP 服务: 执行:claude mcp add 'io-github-nipunkhanderia-golden-dataset-mcp' -- npx -y golden-dataset-mcp
请帮我设计一个用于客服知识库 RAG 评测的黄金数据集方案,包含问题、标准答案、引用文档片段和评分维度,并给出版本管理建议。
产出一套结构化的黄金数据集字段设计、评测维度说明与版本管理方案。
基于同一批黄金问题,对比 RAG 系统 V1 和 V2 的回答质量,重点分析命中率、答案准确性、引用一致性,并总结退步样本。
得到两版系统的评测对比结果、关键指标差异和退步案例清单。
为我们的 RAG 黄金数据集制定版本迭代规范,说明何时新增样本、修改答案、废弃旧样本,以及如何记录变更原因。
输出清晰的数据集维护规范,便于团队持续更新和追踪评测质量。
帮助用户跨平台检索开放数据集,并生成可直接运行的 Colab 入门代码。
提供黄金XAUUSD行情、技术分析、回测与风控交易辅助。
帮助你发现、检查并调用外部数据与工具 API,并统一管理计费与审计。
为项目提供可追溯的知识库检索与知识片段写入能力
将非结构化文档转为可检索知识库,并通过 MCP 提供检索能力给 AI 代理调用。
将 Google Workspace、Jira 和 Confluence 接入 AI 助手,统一检索与操作多账户工作内容。