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

Почему этому курсу можно доверять

Уроки курса

  1. Проверяем проект на соответствие закону ЕС об ИИ
  2. Бот-бариста: агент, который сам вызывает функции
  3. Анализ видео: определяем, что в ролике
  4. Анализ видео: узнаём исторические события
  5. Анализ видео: краткий пересказ
  6. Генерируем анимированную историю
  7. Ищем аномалии с помощью эмбеддингов
  8. Промпты по стенограмме полёта Аполлона-11
  9. Вытаскиваем аккорды из аудиозаписи
  10. Иллюстрируем книгу с Nano Banana
  11. Браузер как инструмент модели
  12. Проверяем, честно ли RAG цитирует источники
  13. Классифицируем текст с помощью эмбеддингов
  14. Считаем расходы и следим за работой Gemini
  15. Обрабатываем датасеты через Batch API
  16. Извлекаем сущности из текста
  17. Мультимодальный чат-бот на Gemini
  18. Разбираем задачи в GitHub с помощью Gemini
  19. Живое программирование с Gemini: Google I/O 2025
  20. Угадай фигуру: задачка на логику по картинке
  21. Несколько инструментов сразу в Live API
  22. Маркетинговая кампания по эскизу продукта
  23. Мультимодальный поиск с gemini-embedding-2
  24. Поиск опоссумов: пример с поиском Google
  25. Автоматически разбираем счета и формы с Pydantic
  26. Добавляем проверки доверия в цикл агента
  27. Ищем в Википедии по методу ReAct
  28. Поиск Google как инструмент в Gemini 2
  29. Переранжируем результаты поиска эмбеддингами
  30. Sketch2Paint: из наброска в картину
  31. Указание точек и 3D-понимание сцены
  32. Пишем историю цепочкой промптов
  33. Теги и подписи к изображениям
  34. Поиск по документам с помощью эмбеддингов
  35. Переводим книгу из общественного достояния
  36. Как загрузить файлы в Google Colab
  37. Виртуальная примерка с Gemini и Imagen 3
  38. Работаем с голосовыми заметками
  39. Разбираем диаграммы, графики и слайды
  40. Поиск аномалий с эмбеддингами: второй вариант
  41. Gemini как соавтор исследования на квантовом компьютере
  42. Вопросы по документам с ChromaDB
  43. Кластеризация с помощью эмбеддингов
  44. Поиск по документам с эмбеддингами: второй вариант
  45. Безопасный агент на Gemini с защитой от взлома
  46. Простой агент на ADK, который помнит состояние
  47. Кросс-модальный поиск с Haystack
  48. Гибридный RAG: File Search и поиск Google
  49. Извлекаем сущности: готовый пример
  50. Анализ тональности текста
  51. Классификация текста
  52. Краткий пересказ текста
  53. Общаемся с SQL-базой через LangChain
  54. Анализ кода с LangChain и DeepLake
  55. Ответы на вопросы с LangChain и Chroma
  56. Ответы на вопросы с LangChain и Pinecone
  57. Пересказываем большие документы с LangChain
  58. SQL-агент на LangChain и SQLite
  59. Ответы на вопросы с LlamaIndex и Chroma
  60. Следим за работой LLM через MLflow
  61. Анализ мультиспектральных спутниковых снимков
  62. Префиксы в промптах
  63. Добавляем в промпт контекст
  64. Простая классификация
  65. Простая генерация кода
  66. Простое код-ревью
  67. Простая оценка ответов
  68. Простое извлечение информации
  69. Простые задачи на рассуждение
  70. Цепочка рассуждений в промпте
  71. Промпт с несколькими примерами (few-shot)
  72. Задаём базовые сценарии поведения
  73. Промпт с ролью
  74. Модель сама задаёт себе вопросы (self-ask)
  75. Промпт без примеров (zero-shot)
  76. Гибридный поиск для юристов с Qdrant
  77. Рекомендации фильмов на Gemini и Qdrant
  78. Поиск похожего с Qdrant
  79. Персональные описания товаров с Weaviate
  80. 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.

Полезные гиды