gemini-embeddings
✓scripts/ 経由で Gemini Embedding API を使用してテキスト埋め込みを生成します。テキストのベクトル表現、セマンティック検索、類似性マッチング、クラスタリング、RAG アプリケーションの作成に使用します。 「埋め込み」、「セマンティック検索」、「ベクトル検索」、「テキスト類似性」、「RAG」、「取得」でトリガーされます。
SKILL.md
Generate high-quality text embeddings for semantic search, similarity analysis, clustering, and RAG (Retrieval Augmented Generation) applications through executable scripts.
scripts/embed.py Purpose: Generate embeddings and calculate similarity
| texts | Text(s) to embed (required) | "Your text here" | | --model, -m | Embedding model | gemini-embedding-001 | | --task, -t | Task type | SEMANTICSIMILARITY | | --dim, -d | Output dimensionality | 768, 1536, 3072 | | --similarity, -s | Calculate pairwise similarity | Flag | | --json, -j | Output as JSON | Flag |
scripts/ 経由で Gemini Embedding API を使用してテキスト埋め込みを生成します。テキストのベクトル表現、セマンティック検索、類似性マッチング、クラスタリング、RAG アプリケーションの作成に使用します。 「埋め込み」、「セマンティック検索」、「ベクトル検索」、「テキスト類似性」、「RAG」、「取得」でトリガーされます。 ソース: akrindev/google-studio-skills。
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/akrindev/google-studio-skills --skill gemini-embeddings- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
gemini-embeddings とは？
scripts/ 経由で Gemini Embedding API を使用してテキスト埋め込みを生成します。テキストのベクトル表現、セマンティック検索、類似性マッチング、クラスタリング、RAG アプリケーションの作成に使用します。 「埋め込み」、「セマンティック検索」、「ベクトル検索」、「テキスト類似性」、「RAG」、「取得」でトリガーされます。 ソース: akrindev/google-studio-skills。
gemini-embeddings のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/akrindev/google-studio-skills --skill gemini-embeddings インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/akrindev/google-studio-skills
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01