Качество поиска в Qdrant
Diagnoses and improves Qdrant search relevance. Use when someone reports 'search results are bad', 'wrong results', 'low precision', 'low recall', 'irrelevant matches', 'missing expected results', or asks 'how to improve search quality?', 'which embedding model?', 'should I use hybrid search?', 'should I use reranking?', 'how to measure retrieval quality?', 'build a golden set', 'ground truth data
Что делает навык
Направляет запрос к соответствующему файлу диагностики или стратегии поиска в зависимости от симптомов проблемы с качеством. Анализирует жалобы на нерелевантность, низкую точность или полноту, а также вопросы по выбору моделей и методов ранжирования.
Когда применять
- Пользователь сообщает, что результаты поиска плохие, неверные или отсутствуют ожидаемые совпадения.
- Вопросы о выборе модели эмбеддингов, падении качества после квантования или изменении данных.
- Необходимость измерить recall, построить golden set или ground truth датасет.
- Потребность в гибридном поиске (комбинация ключевых слов и семантики) или использовании реранкинга.
- Запрос на улучшение результатов через relevance feedback или пользовательские клики.
Как работает
- Сопоставить симптомы пользователя с таблицей маршрутизации в SKILL.md.
- Определить соответствующий файл для чтения (например, diagnosis/SKILL.md или search-strategies/SKILL.md).
- Если подходят две строки таблицы, прочитать оба соответствующих файла.
- Сформировать ответ, используя информацию только из прочитанных файлов.
- Не отвечать, опираясь только на страницу маршрутизации, так как она не содержит руководств.
Примеры запросов агенту
Описание составлено по SKILL.md навыка, сверено 05.10.2026.
Как подключить
SKILL.md к навыкам ассистентаНавык — папка с файлом SKILL.md (описание + инструкции) и опциональными скриптами. Ассистент (Claude, Claude Code и совместимые) подхватывает его по описанию и следует шагам.