embeddings
✓HNSW 인덱싱, sql.js 지속성 및 쌍곡선 지원을 통한 벡터 임베딩. 에이전트 흐름 통합으로 75배 더 빨라졌습니다. 사용 시기: 의미 검색, 패턴 일치, 유사성 쿼리, 지식 검색. 건너뛰기: 정확한 텍스트 일치, 간단한 조회, 의미론적 이해가 필요하지 않습니다.
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 인덱싱, sql.js 지속성 및 쌍곡선 지원을 통한 벡터 임베딩. 에이전트 흐름 통합으로 75배 더 빨라졌습니다. 사용 시기: 의미 검색, 패턴 일치, 유사성 쿼리, 지식 검색. 건너뛰기: 정확한 텍스트 일치, 간단한 조회, 의미론적 이해가 필요하지 않습니다. 출처: ruvnet/claude-flow.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill embeddings- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-12
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
embeddings이란?
HNSW 인덱싱, sql.js 지속성 및 쌍곡선 지원을 통한 벡터 임베딩. 에이전트 흐름 통합으로 75배 더 빨라졌습니다. 사용 시기: 의미 검색, 패턴 일치, 유사성 쿼리, 지식 검색. 건너뛰기: 정확한 텍스트 일치, 간단한 조회, 의미론적 이해가 필요하지 않습니다. 출처: ruvnet/claude-flow.
embeddings 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/ruvnet/claude-flow --skill embeddings 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/ruvnet/claude-flow
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-12