embed
Receives a text question and returns its embedding vector using gemini-embedding-001 via Vertex AI. Use this when you need a semantic embedding for a question — for downstream vector search, similarity comparison, or passing to another tool.
ソース情報
- リポジトリ
- mozilla/rag-skills
- ソースの最終更新活動
- 2026年6月25日 13:30
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 2
- フォーク
- 2
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
ファイルエクスプローラー
2 ファイルSKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- embed
- description
- Receives a text question and returns its embedding vector using gemini-embedding-001 via Vertex AI. Use this when you need a semantic embedding for a question — for downstream vector search, similarity comparison, or passing to another tool.
# Embed Skill
Embeds a text question using `gemini-embedding-001` (Vertex AI, project `mozdata`) and returns the resulting vector as a JSON array.
## Usage
```bash
python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:?set by the plugin system; if empty, invoke this via the Skill tool}"/skills/embed/scripts/embed.py --question "<your question>"
```
``
Output is a JSON array of 3072 floats printed to stdout:
```json
[0.012, -0.034, 0.091, ...]
```
## Steps
1. Run the script with the user's question as `--question`.
2. Capture stdout — that is the embedding vector.
3. Return or pass the vector as needed (e.g. to the `vector-search` skill).
## Authentication
This skill connects to Vertex AI using a service account — the `cloud-platform` scope is enforced on the impersonated token in code. Just log in:
```bash
gcloud auth application-default login
```
Your authenticated Google Cloud credentials are only used to create a new and temporary access token on behalf of the service account defined in `SERVICE_ACCOUNT`, which requires the `roles/iam.serviceAccountTokenCreator` role on that service account. Your login no longer needs `--scopes`.
## Troubleshooting
| Symptom | Fix |
|---------|-----|
| `GCP authentication required` / `API error 401` | Re-run `gcloud auth application-default login`; confirm you have `roles/iam.serviceAccountTokenCreator` on the service account in `SERVICE_ACCOUNT` |
| `Missing dependency` | `pip install google-auth requests` |
| `Unexpected response from Vertex AI` | Confirm Vertex AI is enabled in project `mozdata` and the embedding model is available |
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