embeddings
✓의미론적 검색 및 유사성을 위한 텍스트 임베딩. 텍스트를 벡터로 변환하거나, 임베딩 모델을 선택하거나, 청크 전략을 구현하거나, 문서 유사성 기능을 구축할 때 사용합니다.
SKILL.md
Convert text to dense vector representations for semantic search and similarity.
| Model | Dims | Cost | Use Case |
| text-embedding-3-small | 1536 | $0.02/1M | General purpose | | text-embedding-3-large | 3072 | $0.13/1M | High accuracy | | nomic-embed-text (Ollama) | 768 | Free | Local/CI |
의미론적 검색 및 유사성을 위한 텍스트 임베딩. 텍스트를 벡터로 변환하거나, 임베딩 모델을 선택하거나, 청크 전략을 구현하거나, 문서 유사성 기능을 구축할 때 사용합니다. 출처: yonatangross/orchestkit.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill embeddings- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
embeddings이란?
의미론적 검색 및 유사성을 위한 텍스트 임베딩. 텍스트를 벡터로 변환하거나, 임베딩 모델을 선택하거나, 청크 전략을 구현하거나, 문서 유사성 기능을 구축할 때 사용합니다. 출처: yonatangross/orchestkit.
embeddings 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill embeddings 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/yonatangross/orchestkit
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01