embedding-optimization

SKILL.md

Optimize embedding generation for cost, performance, and quality in RAG and semantic search systems.

For detailed decision frameworks including cost comparisons, quality benchmarks, and data privacy considerations, see references/model-selection-guide.md.

| Model | Type | Dimensions | Cost per 1M tokens | Best For |

모델 선택, 청킹 전략, 캐싱 및 성능 조정을 통해 RAG 시스템에 대한 벡터 임베딩을 최적화합니다. 비용 효율적인 고품질 임베딩이 필요한 의미 체계 검색, RAG 파이프라인 또는 문서 검색 시스템을 구축할 때 사용합니다. 출처: ancoleman/ai-design-components.

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