gemini-embeddings
✓scripts/를 통해 Gemini Embedding API를 사용하여 텍스트 임베딩을 생성합니다. 텍스트의 벡터 표현, 의미 검색, 유사성 일치, 클러스터링 및 RAG 애플리케이션을 만드는 데 사용됩니다. "임베딩", "의미 검색", "벡터 검색", "텍스트 유사성", "RAG", "검색"을 트리거합니다.
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/를 통해 Gemini Embedding API를 사용하여 텍스트 임베딩을 생성합니다. 텍스트의 벡터 표현, 의미 검색, 유사성 일치, 클러스터링 및 RAG 애플리케이션을 만드는 데 사용됩니다. "임베딩", "의미 검색", "벡터 검색", "텍스트 유사성", "RAG", "검색"을 트리거합니다. 출처: akrindev/google-studio-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/akrindev/google-studio-skills --skill gemini-embeddings- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
gemini-embeddings이란?
scripts/를 통해 Gemini Embedding API를 사용하여 텍스트 임베딩을 생성합니다. 텍스트의 벡터 표현, 의미 검색, 유사성 일치, 클러스터링 및 RAG 애플리케이션을 만드는 데 사용됩니다. "임베딩", "의미 검색", "벡터 검색", "텍스트 유사성", "RAG", "검색"을 트리거합니다. 출처: akrindev/google-studio-skills.
gemini-embeddings 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/akrindev/google-studio-skills --skill gemini-embeddings 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/akrindev/google-studio-skills
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01