google-gemini-embeddings

SKILL.md

This skill provides comprehensive coverage of the gemini-embedding-001 model for generating text embeddings, including SDK usage, REST API patterns, batch processing, RAG integration with Cloudflare Vectorize, and advanced use cases like semantic search and document clustering.

Result: A 768-dimension embedding vector representing the semantic meaning of the text.

The model supports flexible output dimensionality using Matryoshka Representation Learning:

Esta habilidad proporciona una cobertura completa de la API de incrustaciones de Google Gemini (gemini-embedding-001) para crear sistemas RAG, búsqueda semántica, agrupación de documentos y coincidencia de similitudes. Úselo al implementar la búsqueda vectorial con los modelos integrados de Google, al integrarse con Cloudflare Vectorize o al crear sistemas de generación de recuperación aumentada. Cubre el uso de SDK (@google/genai), implementación de Workers basada en recuperación, procesamiento por lotes, 8 tipos de tareas (RETRIEVAL_QUERY, RETRIEVAL_DOCUMENT, SEMANTIC_SIMILARITY, etc.), optimización de dimensiones (128-3072) y cálculos de similitud de cosenos. Evita más de 8 errores específicos de incrustación, que incluyen discrepancias de dimensiones, tipos de tareas incorrectos, problemas de limitación de velocidad (nivel gratuito de 100 RPM), errores de normalización de vectores, truncamiento de texto (límite de 2048 tokens) y confusión de la versión del modelo. Incluye patrones RAG listos para producción con integración de Cloudflare Vectorize, estrategias de fragmentación y patrones de almacenamiento en caché. Ahorro de tokens: ~60%. Producción probada. Palabras clave: incrustaciones de gemini, incrustaciones de gemini-001, incrustaciones de Google, búsqueda semántica, RAG, búsqueda de vectores, agrupación de documentos, búsqueda de similitud, generación aumentada de recuperación, integración de vectorización, incrustaciones de vectorización de Cloudflare, 768 dimensiones, incrustaciones de contenido gemini, incrustaciones por lotes, API de incrustaciones, similitud de coseno, normalización de vectores, consulta de recuperación, recuperación documento, tipos de tareas, discrepancia de dimensiones, límite de tasa de incrustaciones, truncamiento de texto, @google/genai Fuente: jackspace/claudeskillz.

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