embeddings とは？
HNSW インデックス付け、sql.js 永続性、および双曲線サポートを備えたベクター埋め込み。エージェントフロー統合により 75 倍高速化。セマンティック検索、パターン マッチング、類似性クエリ、ナレッジ検索などの場合に使用します。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/ruflo。
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embeddings
✓HNSW インデックス付け、sql.js 永続性、および双曲線サポートを備えたベクター埋め込み。エージェントフロー統合により 75 倍高速化。セマンティック検索、パターン マッチング、類似性クエリ、ナレッジ検索などの場合に使用します。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。
インストール
embeddings のインストール方法
コマンドラインで embeddings AI スキルを開発環境にすばやくインストール
- ターミナルを開く: 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
- インストールコマンドを実行: このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill embeddings
- インストールを確認: 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、Cursor、OpenClaw で使用できるようになります
ソース: ruvnet/ruflo。
SKILL.md
原文を見る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 インデックス付け、sql.js 永続性、および双曲線サポートを備えたベクター埋め込み。エージェントフロー統合により 75 倍高速化。セマンティック検索、パターン マッチング、類似性クエリ、ナレッジ検索などの場合に使用します。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/ruflo。
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/ruflo --skill embeddings- ソース
- ruvnet/ruflo
- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-03-10
- 更新日
- 2026-03-11
クイックアンサー
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/ruflo --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、Cursor、OpenClaw 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/ruflo
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-03-10