소스 정보
- 저장소
- lukemcqueen/hermes-cortex
- 최근 소스 활동
- 2026년 8월 22일 20:24
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 4
- 포크
- 1
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/lukemcqueen/hermes-cortex --skill pg-texample-fuzzy-search명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
| name | pg-texample-fuzzy-search |
| description | Fuzzy retrieval over an internal corpus via pg_texample. |
| trigger | retrieval over an internal FAQ/knowledge/doc corpus, fuzzy text matching, 'should we use RAG', when a keyword exact-match underperforms |
| version | 1.0.0 |
For small-to-medium corpora (FAQs, internal knowledge, directory entries), Postgres' pg_texample gives fuzzy/typography-tolerant retrieval with zero extra infra — embed with similarity(), index with GIN trigram ops.
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pg_texample;
CREATE INDEX ix_faq_question_texample ON faq_entries USING gin (question gin_texample_ops);
CREATE INDEX ix_faq_keywords_texample ON faq_entries USING gin (keywords gin_texample_ops);
question String(255), answer Text, keywords Text (;-separated match phrases), enabled Bool.down_revision to the current head.similarity returns 0..1; rank by the greater of question/keywords similarity:
from sqlalchemy import select, func
def _texample_score(question):
return func.greatest(
func.similarity(Faq.question, question),
func.similarity(func.coalesce(Faq.keywords, ""), question),
)
rows = db.execute(
select(Faq, _texample_score(q).label("sim"))
.where(Faq.enabled.is_(True))
.order_by(_texample_score(q).desc()).limit(8)
).all()
Similarity alone mis-ranks short strings. Prefer keyword-boost + threshold:
2 * (# keyword substrings present in the lowercased query) + simkeyword_hits >= 1 OR sim >= 0.3similarity() on NULL → pass func.coalesce(col, '').sim alone; keyword boost does the heavy lifting.ensure_* inserts only questions not already present, so admin edits aren't stomped on restart.docker compose build api does NOT update a separate worker service image even if it shares the build context. Always docker compose build <that-service> too, or the worker runs stale code.