embeddings
✓HNSW インデックス、sql.js 永続性、および双曲線サポートを備えたベクトル埋め込み。エージェントフロー統合により 75 倍高速化。次の場合に使用します: セマンティック検索、パターン マッチング、類似性クエリ、ナレッジ検索。次の場合にスキップします: テキストが完全に一致する場合、単純な検索が必要な場合、意味の理解が必要ない場合。
SKILL.md
Purpose Vector embeddings for semantic search and pattern matching with HNSW indexing.
| sql.js | Cross-platform SQLite persistent cache (WASM) | | HNSW | 150x-12,500x faster search | | Hyperbolic | Poincare ball model for hierarchical data | | Normalization | L2, L1, min-max, z-score | | Chunking | Configurable overlap and size | | 75x faster | With agentic-flow ONNX integration |
| Int8 | 3.92x | Fast | | Int4 | 7.84x | Faster | | Binary | 32x | Fastest |
HNSW インデックス、sql.js 永続性、および双曲線サポートを備えたベクトル埋め込み。エージェントフロー統合により 75 倍高速化。次の場合に使用します: セマンティック検索、パターン マッチング、類似性クエリ、ナレッジ検索。次の場合にスキップします: テキストが完全に一致する場合、単純な検索が必要な場合、意味の理解が必要ない場合。 ソース: ruvnet/claude-flow。
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/ruvnet/claude-flow --skill embeddings- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-12
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
embeddings とは？
HNSW インデックス、sql.js 永続性、および双曲線サポートを備えたベクトル埋め込み。エージェントフロー統合により 75 倍高速化。次の場合に使用します: セマンティック検索、パターン マッチング、類似性クエリ、ナレッジ検索。次の場合にスキップします: テキストが完全に一致する場合、単純な検索が必要な場合、意味の理解が必要ない場合。 ソース: ruvnet/claude-flow。
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/ruvnet/claude-flow --skill 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/ruvnet/claude-flow
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-12