Chat Format 是 ruflo 中用于多服务商 LLM 推理的提示词格式化技能，同时集成了基于 HNSW 的上下文检索能力。
【用途】 该技能主要用于两类任务：一是为不同的 LLM 服务商准备提示词，使同一组消息能够适配目标服务商的聊天模板；二是构建 RAG（检索增强生成）流程，通过 HNSW 索引进行上下文检索，为模型补充相关资料。
【主要能力】
- 多服务商聊天格式适配：支持将消息按目标服务商格式转换，覆盖 Anthropic（Claude，原生格式）、OpenAI（GPT，chat completion 格式）、Google（Gemini，generative AI 格式）、Ollama（本地模型格式）以及 Cohere（generate/chat 格式）。
- HNSW 上下文检索：可创建 HNSW 索引、向索引中添加文档，并路由查询以找到相关上下文，用于 RAG 管道。
- 服务商状态检查：可查询服务商可用性。
【使用方式】 按资料给出的步骤，通过调用 ruflo 的 MCP 工具完成操作：
- 格式化聊天：调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_chat_format，传入 messages 与目标 provider。
- 创建 HNSW 索引：调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_hnsw_create。
- 添加文档：调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_hnsw_add 将文档加入索引。
- 路由查询：调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_hnsw_route 查找相关上下文。
- 检查状态：调用 mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_status 查看服务商可用性。
【适用场景】
- 需要在 Claude、GPT、Gemini、Ollama、Cohere 等多个模型服务商之间统一切换和构造提示词。
- 需要为问答、检索或其他生成任务接入向量上下文。
- 在本地模型与云端模型之间进行提示词格式转换。
【限制】 资料未提供关于收费、价格、性能表现或具体平台要求的说明，暂未提供。