RAG-компонент на LlamaIndex и ChromaDB — паттерны и чеклисты

learning

rag-skills — это скилл для Claude Code, который содержит паттерны и чеклисты code review для RAG-компонента LlamaFarm на базе LlamaIndex 0.13+, ChromaDB 1.0+ и Celery 5.5+. Скилл охватывает весь цикл работы с документами: парсинг и чанкинг через LlamaIndex, хранение и поиск по векторам в ChromaDB и FAISS, фоновую обработку через Celery-задачи (ingest, search, query, health, stats). Ключевые паттерны включают абстрактные базовые классы Document, Component и RetrievalStrategy, а также Embedder с circuit breaker для Universal/Ollama/OpenAI-провайдеров. Отдельные разделы посвящены производительности: батчевая обработка эмбеддингов, кэширование и дедупликация. Подходит командам, разрабатывающим RAG-пайплайны на Python 3.11+ и нуждающимся в проверяемых стандартах интеграции LlamaIndex с векторными хранилищами.