Gemini API: примеры использования на русском — курс Gemini API Cookbook
Продвинутые примеры: prompt engineering, RAG, мультимодальный поиск, генерация изображений, агенты.
Gemini API: примеры использования предназначены для разработчиков продвинутого уровня, которые уже знакомы с API языковых моделей и ищут готовые решения под конкретные сценарии на Gemini. Это официальные примеры Google Gemini на русском языке: материалы открываются без VPN, первые три урока бесплатны. В подборке 80 текстовых уроков, около 400 минут, и по характеру это рабочий справочник, из которого берут нужное, а не учебник для чтения от первой страницы до последней.
Одна из самых полезных групп посвящена приёмам промптинга в коротких примерах: промпт с ролью, zero-shot и few-shot, цепочка рассуждений, self-ask, префиксы и добавление контекста, а также простые задачи на классификацию, извлечение информации, генерацию кода и код-ревью. Отсюда удобно начать, если хочется быстро освоить техники, которые затем пригодятся во всех остальных уроках. Следующий крупный блок про эмбеддинги: поиск по документам, кластеризация, классификация, поиск аномалий и переранжирование результатов, плюс мультимодальный поиск на gemini-embedding-2.
Много внимания уделено мультимодальности. Есть уроки об анализе видео с определением содержимого и кратким пересказом, о разборе диаграмм и слайдов, работе с голосовыми заметками, извлечении аккордов из аудиозаписи и анализе спутниковых снимков. Генерация изображений представлена иллюстрированием книги с Nano Banana, анимированной историей и превращением наброска в картину. Для агентов показаны бот-бариста с автоматическим вызовом функций, ReAct-поиск по Википедии, браузер как инструмент модели, агент на ADK с сохранением состояния и защита агента от взлома. Отдельно разобраны интеграции с LangChain, LlamaIndex, Qdrant, Weaviate и ChromaDB, проверка честности цитирования в RAG и подсчёт расходов на Gemini.
Работать с подборкой разумно так: выбрать группу по своей задаче, прочитать два или три близких примера и перенести подход в свой код. Для обработки больших объёмов данных пригодится урок о Batch API, а для документов со сложной структурой пример разбора счетов и форм с Pydantic. В результате вы сможете строить агентов с вызовом функций, анализировать видео, аудио и изображения, делать RAG с проверкой цитирования и поиск на эмбеддингах, генерировать изображения и следить за стоимостью и состоянием системы на Gemini API.
Курс из программы Gemini API Cookbook (Гугл Джемини) на русском языке. Первые 3 3 урока бесплатно, без VPN.
Официальный курс Google Gemini в переводе на русский язык, для продвинутых. Открывается без VPN: все уроки, видео и субтитры уже переведены и лежат на нашей платформе. 80 уроков, первые 3 бесплатно, дальше разовая оплата без подписки.
Уровень: Продвинутый. Длительность: около 400 минут. Формат: текст с примерами.
Что вы сможете после курса
- Строить агентов с автоматическим вызовом функций на Gemini
- Анализировать видео, аудио и изображения: классификация, распознавание событий, саммаризация
- Делать RAG с проверкой цитирования и поиск по embeddings
- Генерировать изображения и анимированные истории, считать стоимость и следить за здоровьем системы
Почему этому курсу можно доверять
- Первоисточник: курс опубликован самой Google Gemini, компанией, которая делает эти модели. Это официальная программа, а не пересказ блогера и не сгенерированный нейросетью «курс».
- Честный перевод: структура уроков, термины, примеры и код сохранены как в оригинале, видео с русскими субтитрами. Мы переводим и структурируем, а не переписываем.
- Без VPN и иностранных платформ: все уроки лежат здесь, вход через Telegram.
- Актуальность: следим за обновлениями первоисточника и добавляем новые уроки по мере выхода.
- Прозрачная оплата: первые 3 3 урока бесплатно, разовый платёж без подписки, доступ навсегда, возврат 14 дней. Российская компания, оферта и чек.
- Именной сертификат: после прохождения курса выдаём сертификат с номером, QR-кодом и страницей проверки подлинности, PDF приходит на почту.
Уроки курса
- Проверяем проект на соответствие закону ЕС об ИИ
- Бот-бариста: агент, который сам вызывает функции
- Анализ видео: определяем, что в ролике
- Анализ видео: узнаём исторические события
- Анализ видео: краткий пересказ
- Генерируем анимированную историю
- Ищем аномалии с помощью эмбеддингов
- Промпты по стенограмме полёта Аполлона-11
- Вытаскиваем аккорды из аудиозаписи
- Иллюстрируем книгу с Nano Banana
- Браузер как инструмент модели
- Проверяем, честно ли RAG цитирует источники
- Классифицируем текст с помощью эмбеддингов
- Считаем расходы и следим за работой Gemini
- Обрабатываем датасеты через Batch API
- Извлекаем сущности из текста
- Мультимодальный чат-бот на Gemini
- Разбираем задачи в GitHub с помощью Gemini
- Живое программирование с Gemini: Google I/O 2025
- Угадай фигуру: задачка на логику по картинке
- Несколько инструментов сразу в Live API
- Маркетинговая кампания по эскизу продукта
- Мультимодальный поиск с gemini-embedding-2
- Поиск опоссумов: пример с поиском Google
- Автоматически разбираем счета и формы с Pydantic
- Добавляем проверки доверия в цикл агента
- Ищем в Википедии по методу ReAct
- Поиск Google как инструмент в Gemini 2
- Переранжируем результаты поиска эмбеддингами
- Sketch2Paint: из наброска в картину
- Указание точек и 3D-понимание сцены
- Пишем историю цепочкой промптов
- Теги и подписи к изображениям
- Поиск по документам с помощью эмбеддингов
- Переводим книгу из общественного достояния
- Как загрузить файлы в Google Colab
- Виртуальная примерка с Gemini и Imagen 3
- Работаем с голосовыми заметками
- Разбираем диаграммы, графики и слайды
- Поиск аномалий с эмбеддингами: второй вариант
- Gemini как соавтор исследования на квантовом компьютере
- Вопросы по документам с ChromaDB
- Кластеризация с помощью эмбеддингов
- Поиск по документам с эмбеддингами: второй вариант
- Безопасный агент на Gemini с защитой от взлома
- Простой агент на ADK, который помнит состояние
- Кросс-модальный поиск с Haystack
- Гибридный RAG: File Search и поиск Google
- Извлекаем сущности: готовый пример
- Анализ тональности текста
- Классификация текста
- Краткий пересказ текста
- Общаемся с SQL-базой через LangChain
- Анализ кода с LangChain и DeepLake
- Ответы на вопросы с LangChain и Chroma
- Ответы на вопросы с LangChain и Pinecone
- Пересказываем большие документы с LangChain
- SQL-агент на LangChain и SQLite
- Ответы на вопросы с LlamaIndex и Chroma
- Следим за работой LLM через MLflow
- Анализ мультиспектральных спутниковых снимков
- Префиксы в промптах
- Добавляем в промпт контекст
- Простая классификация
- Простая генерация кода
- Простое код-ревью
- Простая оценка ответов
- Простое извлечение информации
- Простые задачи на рассуждение
- Цепочка рассуждений в промпте
- Промпт с несколькими примерами (few-shot)
- Задаём базовые сценарии поведения
- Промпт с ролью
- Модель сама задаёт себе вопросы (self-ask)
- Промпт без примеров (zero-shot)
- Гибридный поиск для юристов с Qdrant
- Рекомендации фильмов на Gemini и Qdrant
- Поиск похожего с Qdrant
- Персональные описания товаров с Weaviate
- Weaviate Query Agent на Gemini
Вопросы о курсе
Курс бесплатный?
Первые 3 3 урока открыты бесплатно и без входа. Остальные уроки открывает доступ к курсам Google Gemini (1490 руб) или полный доступ ко всем курсам платформы (4900 руб), разовый платёж без подписки.
Нужен ли VPN?
Нет. Оригинал курса опубликован Google Gemini на английском и часто недоступен из России, а здесь все уроки, видео и субтитры уже переведены и открываются без VPN.
На каком языке курс?
На русском: переведены тексты уроков и субтитры к видео, термины и примеры кода сохранены в оригинале.
Выдаётся ли сертификат?
Да. После прохождения всех уроков курса при платном доступе выдаётся именной сертификат AI University с номером и QR-кодом, PDF приходит на почту, подлинность проверяется по номеру на сайте. Сертификат о прохождении курса не является документом об образовании.