google-gemini-embeddings

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:

Costruisci sistemi RAG e ricerca semantica con gli incorporamenti Gemini (gemini-embedding-001). Vettori di dimensione 768-3072, 8 tipi di attività, integrazione Cloudflare Vectorize. Previene 13 errori documentati. Utilizzare quando: ricerca vettoriale, sistemi RAG, ricerca semantica, clustering di documenti. Risoluzione dei problemi: mancata corrispondenza delle dimensioni, normalizzazione richiesta, bug nell'ordinamento batch, limiti di memoria, tipo di attività errato, limiti di velocità (100 RPM). Fonte: jezweb/claude-skills.