GKE 企业 RAG 搜索架构师
为基于 GKE 与 AlloyDB 的企业 RAG 搜索系统生成架构和部署方案。
证据显示技能要求需求澄清、阶段审批、验证和写入前征得许可，并提及私有网络、加密、访问控制和敏感数据保护；但未定义最小权限、具体数据流披露、凭据处理、依赖隔离或回滚方案，因此扣分。
流程顺序、阶段门禁和异常需求澄清规则较清晰；但未提供可执行脚本、测试套件、依赖版本或明确失败诊断机制，且外部 MCP 和文档可达性未经静态材料保证，因此按静态上限保守扣分。
适用对象、输入场景和排除范围明确，涵盖 SQL 向量库、开放模型和 GKE，并要求用户确认多个阶段；但对非适用边界、中文交互和中国大陆网络可达性没有说明，因此扣分。
目录结构、阶段划分、参考文件、输出模板、Apache-2.0 许可证和 Google 代码仓库归属较清楚；但缺少技能自身版本、变更日志、维护责任人、依赖安装说明、FAQ 和系统化限制说明，因此扣分。
目标产物覆盖需求、架构、图、设计、部署、验证和打包，理论上能完成核心架构指导；但模板仍是占位符，Terraform、脚本和代表性输出未提供，结果需要较多生成与审查，静态评估不超过7分。
提供了官方文档、相关技能和 MCP 作为拟引用来源，并要求逐项引用；但本次材料未包含实际引用、测试结果、CI 或独立复现证据，且部分资源依赖运行时访问，因此仅给有限分数。
- 核心工作流依赖外部 Google Developer Knowledge MCP、在线文档和其他技能；材料未证明这些依赖在目标环境可达或版本稳定。
- 技能会指导生成 Terraform、部署命令和验证脚本，但未提供固定版本、最小权限示例、回滚步骤或安全默认配置，执行前需要人工审查。
- 引用要求与实际输出模板不一致：模板仅预留 References，未规定逐项引用格式或事实核验流程。
- 文档同时涉及 AlloyDB 和 related-documentation 中的 Cloud SQL 架构，产品选择应先解决这一潜在不一致。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
该技能面向在 Google Cloud 上设计私有企业内容对话式搜索系统的用户。它以 AlloyDB 存储和索引向量，以 Cloud Storage 保存原始内容，并在 GKE 上运行应用组件、开放模型和开源推理框架。工作流涵盖需求发现、架构设计、方案验证以及成果整理。它不适用于全托管 RAG、SaaS 搜索服务或非 SQL 向量数据库方案。
按阶段询问功能与非功能需求，检查需求中的歧义和矛盾，并在获得技术分解批准后生成产品建议、Mermaid 架构图、架构说明、设计建议和部署指导。部署指导可包含 Terraform 基础设施代码以及 Ray-on-GKE 和 LangChain 前端的部署步骤或脚本。它还会制定验证计划，涵盖部署预览、连通性、向量索引、嵌入流水线、检索延迟与准确率以及安全策略，并可在获准后执行验证。
- 需要为私有企业文档构建对话式 RAG 搜索的云架构师。
- 希望使用 AlloyDB 作为向量存储与索引、GKE 承载应用组件的工程团队。
- 需要同时规划数据摄取、分块、嵌入、混合检索和模型响应流程的技术负责人。
- 已完成需求或架构阶段、希望直接生成后续方案或部署材料的用户。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖从需求发现到验证和交付整理的完整流程。
- 明确面向 AlloyDB、Cloud Storage、GKE、开放模型和开源推理框架的组合。
- 包含技术分解审批、阶段确认和验证授权等人工检查点。
- 可生成 Mermaid 图、Terraform 代码以及部署和验证脚本或命令。
- 不适用于全托管 RAG 或 SaaS 搜索服务。
- 要求使用向量启用的 SQL 数据库；非 SQL 向量数据库不在范围内。
- 源材料未提供测试套件、示例输出或平台兼容性测试证据。
- 部署与验证可能需要 Terraform、curl、gcloud 以及 Google Developer Knowledge MCP 访问；具体权限要求未说明。
如何安装这个 Skill？
运行 npx skills add google/skills，然后从该仓库中选择 google-cloud-solution-rag-enterprise-search-gke-sqldb。源材料未说明安装后的具体文件夹位置。
如何使用这个 Skill？
在已安装该技能的 Agent Skills 客户端中，提出要设计基于 GKE、AlloyDB 和 Cloud Storage 的企业 RAG 搜索系统，并说明当前已完成的阶段（如有）。首次需求发现时，技能会先询问需求；在技术分解获得明确批准前，不会进入架构设计。