google-gemini-embeddings
✓Gemini エンベディングを使用して RAG システムとセマンティック検索を構築します (gemini-embedding-001)。 768-3072 次元ベクトル、8 種類のタスク、Cloudflare Vectorize 統合。文書化された 13 件のエラーを防止します。 次の場合に使用します: ベクトル検索、RAG システム、セマンティック検索、ドキュメント クラスタリング。トラブルシューティング: ディメンションの不一致、正規化の必要性、バッチ順序のバグ、メモリ制限、間違ったタスク タイプ、レート制限 (100 RPM)。
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:
Gemini エンベディングを使用して RAG システムとセマンティック検索を構築します (gemini-embedding-001)。 768-3072 次元ベクトル、8 種類のタスク、Cloudflare Vectorize 統合。文書化された 13 件のエラーを防止します。 次の場合に使用します: ベクトル検索、RAG システム、セマンティック検索、ドキュメント クラスタリング。トラブルシューティング: ディメンションの不一致、正規化の必要性、バッチ順序のバグ、メモリ制限、間違ったタスク タイプ、レート制限 (100 RPM)。 ソース: jezweb/claude-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/jezweb/claude-skills --skill google-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
google-gemini-embeddings とは？
Gemini エンベディングを使用して RAG システムとセマンティック検索を構築します (gemini-embedding-001)。 768-3072 次元ベクトル、8 種類のタスク、Cloudflare Vectorize 統合。文書化された 13 件のエラーを防止します。 次の場合に使用します: ベクトル検索、RAG システム、セマンティック検索、ドキュメント クラスタリング。トラブルシューティング: ディメンションの不一致、正規化の必要性、バッチ順序のバグ、メモリ制限、間違ったタスク タイプ、レート制限 (100 RPM)。 ソース: jezweb/claude-skills。
google-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/jezweb/claude-skills --skill google-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/jezweb/claude-skills
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01