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Answer questions from a document store with citations, then verify groundedness with a judge before accepting -- retrieval-augmented QA that refuses to hallucinate.
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。
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。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/KrakenNet/stargraph --skill rag-qaコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | rag-qa |
| description | Answer questions from a document store with citations, then verify groundedness with a judge before accepting -- retrieval-augmented QA that refuses to hallucinate. |
| subgraph | graph.yaml |
Retrieve → answer → groundedness check (benchmark T6). A rag node
retrieves from the bound store and answers with citations; a judge
node verifies every claim is grounded in the cited documents. Rejected
answers loop with the judge's feedback; grounded answers halt.
question.answer, citations (ranked retrieved doc ids), verdict,
score, rationale.Point the qa node's store binding at your corpus: edit
stores[0].path in graph.yaml (a SQLiteDocStore database; ingest
with SQLiteDocStore.put). A lancedb binding (FTS, stores extra)
can be added alongside for native ranking.
stargraph run graph.yaml (set the LM via
--lm-model/--lm-url or per-node config.model).kind: subgraph, spec: <path to graph.yaml>;
config.max_steps bounds the retry loop.