google-gemini-embeddings
✓Gemini 임베딩(gemini-embedding-001)을 사용하여 RAG 시스템 및 의미 체계 검색을 구축하세요. 768-3072 차원 벡터, 8가지 작업 유형, Cloudflare Vectorize 통합. 13개의 문서화된 오류를 방지합니다. 사용 시기: 벡터 검색, RAG 시스템, 의미 검색, 문서 클러스터링. 문제 해결: 차원 불일치, 정규화 필요, 일괄 주문 버그, 메모리 제한, 잘못된 작업 유형, 속도 제한(100RPM).
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 임베딩(gemini-embedding-001)을 사용하여 RAG 시스템 및 의미 체계 검색을 구축하세요. 768-3072 차원 벡터, 8가지 작업 유형, Cloudflare Vectorize 통합. 13개의 문서화된 오류를 방지합니다. 사용 시기: 벡터 검색, RAG 시스템, 의미 검색, 문서 클러스터링. 문제 해결: 차원 불일치, 정규화 필요, 일괄 주문 버그, 메모리 제한, 잘못된 작업 유형, 속도 제한(100RPM). 출처: jezweb/claude-skills.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/jezweb/claude-skills --skill google-gemini-embeddings- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
google-gemini-embeddings이란?
Gemini 임베딩(gemini-embedding-001)을 사용하여 RAG 시스템 및 의미 체계 검색을 구축하세요. 768-3072 차원 벡터, 8가지 작업 유형, Cloudflare Vectorize 통합. 13개의 문서화된 오류를 방지합니다. 사용 시기: 벡터 검색, RAG 시스템, 의미 검색, 문서 클러스터링. 문제 해결: 차원 불일치, 정규화 필요, 일괄 주문 버그, 메모리 제한, 잘못된 작업 유형, 속도 제한(100RPM). 출처: jezweb/claude-skills.
google-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/jezweb/claude-skills --skill google-gemini-embeddings 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/jezweb/claude-skills
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01