r-ragnar
Use when code loads or uses ragnar (library(ragnar), ragnar::), implementing RAG in R, creating vector stores, embedding documents for semantic search, or building retrieval pipelines
ソース情報
- リポジトリ
- arthurgailes/r-package-skills
- ソースの最終更新活動
- 2026年4月24日 15:12
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 21
- フォーク
- 1
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
ファイルエクスプローラー
4 ファイルSKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- r-ragnar
- description
- Use when code loads or uses ragnar (library(ragnar), ragnar::), implementing RAG in R, creating vector stores, embedding documents for semantic search, or building retrieval pipelines
# ragnar: Retrieval Augmented Generation in R
## Overview
**ragnar implements RAG in R.** Create vector stores, embed documents, register retrieval tools with ellmer chat sessions. LLMs search your documents before answering.
**Install:** `install.packages("ragnar")`
## References
Read `references/API.md` before writing code.
- `references/API.md` - Complete function reference
- `references/package-docs.md` - Vector store setup and usage
- `references/rag.md` - RAG patterns and ellmer integration
## When to Use
- LLM needs to search your documentation
- Implement semantic search over documents
- Create vector database from documents
- RAG workflows in R
## When NOT to Use
- Just need keyword search (use grep/Grep tool)
- Documents fit in single prompt (<100k tokens)
- Building chatbot without document search (use r-ellmer only)
## Quick Reference
```r
library(ragnar)
# Create store
docs <- read_as_markdown("docs/")
chunks <- markdown_chunk(docs)
store <- ragnar_store_create("docs.duckdb")
ragnar_store_insert(store, chunks)
# Register with ellmer
library(ellmer)
chat <- chat_openai()
ragnar_register_tool_retrieve(chat, store)
# Now chat searches docs before answering
chat$chat("What does the documentation say about...?")
# Local embeddings (Ollama)
store <- ragnar_store_create("local.duckdb",
embed = ragnar_embed_ollama(model = "nomic-embed-text"))
```
## Common Mistakes
| Issue | Solution |
|-------|----------|
| Embedding mismatch | Store and retrieval must use same provider |
| Store not registered | Call `ragnar_register_tool_retrieve(chat, store)` |
| Ollama embeddings not working | Start `ollama serve` first |
| Poor retrieval quality | Check chunking strategy, embedding model |
## Core Functions
**Store Management:**
- `ragnar_store_create()`: Create vector database
- `ragnar_store_connect()`: Connect to existing store
- `ragnar_store_insert()`: Add documents
**Document Processing:**
- `read_as_markdown()`: Read documents
- `markdown_chunk()`: Split into chunks
**Integration:**
- `ragnar_register_tool_retrieve()`: Register with ellmer
- `ragnar_embed_ollama()`: Local embeddings
## Advanced
See `references/` for:
- **API.md**: Complete function reference
- **rag.md**: RAG workflow details
- **Package docs**: Full package documentation
## Integration
**With ellmer:** `ragnar_register_tool_retrieve(chat, store)`
**With vitals (evaluation):** See r-vitals skill for RAG testing
**Cross-package patterns:** See r-ai meta-skill
GitHubで見る