google-gemini-embeddings
✓使用 Gemini 嵌入 (gemini-embedding-001) 構建 RAG 系統和語義搜索。 768-3072 維向量，8 種任務類型，Cloudflare Vectorize 集成。防止 13 個已記錄的錯誤。 使用場合：矢量搜索、RAG 系統、語義搜索、文檔聚類。故障排除：維度不匹配、需要標準化、批量排序錯誤、內存限制、錯誤的任務類型、速率限制（100 RPM）。
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:
使用 Gemini 嵌入 (gemini-embedding-001) 構建 RAG 系統和語義搜索。 768-3072 維向量，8 種任務類型，Cloudflare Vectorize 集成。防止 13 個已記錄的錯誤。 使用場合：矢量搜索、RAG 系統、語義搜索、文檔聚類。故障排除：維度不匹配、需要標準化、批量排序錯誤、內存限制、錯誤的任務類型、速率限制（100 RPM）。 來源：jezweb/claude-skills。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/jezweb/claude-skills --skill google-gemini-embeddings- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 google-gemini-embeddings？
使用 Gemini 嵌入 (gemini-embedding-001) 構建 RAG 系統和語義搜索。 768-3072 維向量，8 種任務類型，Cloudflare Vectorize 集成。防止 13 個已記錄的錯誤。 使用場合：矢量搜索、RAG 系統、語義搜索、文檔聚類。故障排除：維度不匹配、需要標準化、批量排序錯誤、內存限制、錯誤的任務類型、速率限制（100 RPM）。 來源：jezweb/claude-skills。
如何安裝 google-gemini-embeddings？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/jezweb/claude-skills --skill google-gemini-embeddings 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/jezweb/claude-skills
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01