OpenAI Cookbook на русском — курс OpenAI Academy

Курс из программы OpenAI Academy (ОпенАИ) на русском языке. Первые 3 урока бесплатно, без VPN.

Официальный курс OpenAI в переводе на русский язык. Открывается без VPN: все уроки, видео и субтитры уже переведены и лежат на нашей платформе. 303 урока, первые 3 бесплатно, дальше разовая оплата без подписки.

Уровень: Средний. Длительность: около 1495 минут. Формат: текст с примерами.

Коротко о курсе

• Стоимость: первые 3 урока бесплатно, весь курс в доступе к курсам OpenAI за 1490 руб или во всех курсах платформы за 4900 руб, разово, без подписки
• Объём: 303 урока, около 1495 минут
• Формат: онлайн в своём темпе, текстовые уроки с примерами
• Старт: сразу, без расписания и без VPN
• Документ: именной сертификат AI University с номером и QR-кодом

Начать бесплатно: урок 1

Уроки курса

Первые 3 урока доступны бесплатно. Для продолжения потребуется доступ к платформе. Субтитры на русском и английском языках.

1. 01.Обзор Assistants API на PythonБесплатно~5 мин
2. 02.Собираем агента-программиста на GPT-5.1 и Agents SDKБесплатно~5 мин
3. 03.Готовим данные для дообучения чат-моделиБесплатно~5 мин
4. 04.Классификация текстов через эмбеддинги~5 мин
5. 05.Кластеризация методом k-средних~5 мин
6. 06.Раскладываем банковские операции по категориям~5 мин
7. 07.Поиск по коду через эмбеддинги~5 мин
8. 08.Сжатие контекста разговора в Realtime API~5 мин
9. 09.Делаем слайды с Assistants API и DALL·E 3~5 мин
10. 10.LLM-судья для поиска галлюцинаций в Braintrust~5 мин
11. 11.Подгоняем эмбеддинги под свою задачу~5 мин
12. 12.Realtime API в приложениях с большими объёмами данных~5 мин
13. 13.GPT-4o вместо OCR: извлекаем данные из PDF для ELT~5 мин
14. 14.Защита от галлюцинаций: строим свой фильтр~5 мин
15. 15.Эмбеддинги статей Википедии для поиска~5 мин
16. 16.Эмбеддинги для текстов длиннее контекста модели~5 мин
17. 17.Мета-промптинг: модель сама улучшает промпты~5 мин
18. 18.Вытаскиваем данные из длинных документов~5 мин
19. 19.Поиск по файлам в Responses API~5 мин
20. 20.Классификация через дообучение на примере~5 мин
21. 21.SFT, DPO или RFT: какое дообучение выбрать~5 мин
22. 22.Дообучение модели под вызов функций~5 мин
23. 23.Ищем места рядом через Google Places и вызов функций~5 мин
24. 24.Вызов функций по спецификации OpenAPI~5 мин
25. 25.Описываем и озвучиваем видео с GPT-4.1-mini и TTS~5 мин
26. 26.Генерация и редактирование картинок в GPT Image~5 мин
27. 27.Точное редактирование изображений с сохранением деталей~5 мин
28. 28.Считаем эмбеддинги для набора данных~5 мин
29. 29.Агент с инструментами на LangChain~5 мин
30. 30.Собираем агента на Node.js SDK~5 мин
31. 31.Вызов функций поверх базы знаний~5 мин
32. 32.Как чат-модели вызывают функции~5 мин
33. 33.Подбор одежды на GPT-4o mini и RAG~5 мин
34. 34.Считаем токены с tiktoken~5 мин
35. 35.Как дообучить чат-модель~5 мин
36. 36.Как правильно оформлять запросы к ChatGPT~5 мин
37. 37.Как жить с лимитами запросов~5 мин
38. 38.Потоковая выдача ответов~5 мин
39. 39.Защитные механизмы на входе и выходе~5 мин
40. 40.Модерация запросов и ответов через Moderation API~5 мин
41. 41.Дистилляция: учим маленькую модель у большой~5 мин
42. 42.Многоклассовая классификация транзакций~5 мин
43. 43.Распознавание именованных сущностей для обогащения текста~5 мин
44. 44.Автоматическая оптимизация промптов~5 мин
45. 45.Оркестрация агентов: рутины и передача управления~5 мин
46. 46.Разбираем PDF для RAG-приложений~5 мин
47. 47.Кэширование промптов: основы~5 мин
48. 48.Кэширование промптов: продвинутый уровень~5 мин
49. 49.Как перенести промпт на новую модель~5 мин
50. 50.Ответы на вопросы через поисковый API и переранжирование~5 мин
51. 51.Ответы на вопросы через поиск по эмбеддингам~5 мин
52. 52.RAG на графовой базе данных~5 мин
53. 53.Как оценивать голосовых агентов на Realtime API~5 мин
54. 54.Отдельная транскрипция речи пользователя в Realtime~5 мин
55. 55.Как писать промпты для Realtime API~5 мин
56. 56.Рекомендации через эмбеддинги и ближайших соседей~5 мин
57. 57.Регрессия на эмбеддингах~5 мин
58. 58.Грейдеры для дообучения с подкреплением~5 мин
59. 59.Воспроизводимые ответы с параметром seed~5 мин
60. 60.Генерация синтетических данных, часть 1~5 мин
61. 61.Переранжирование поиска кросс-энкодерами~5 мин
62. 62.Семантический поиск по тексту на эмбеддингах~5 мин
63. 63.Сравниваем способы распознавания речи в OpenAI API~5 мин
64. 64.Знакомство со Structured Outputs~5 мин
65. 65.Structured Outputs в мультиагентных системах~5 мин
66. 66.Как пересказать длинный документ~5 мин
67. 67.Теги и подписи к картинкам с GPT-4o mini~5 мин
68. 68.Пишем юнит-тесты многошаговым промптом~5 мин
69. 69.Юнит-тесты многошаговым промптом на старом API~5 мин
70. 70.Эмбеддинги пользователей и товаров~5 мин
71. 71.Как пользоваться эмбеддингами~5 мин
72. 72.Logprobs для классификации и оценки ответов~5 мин
73. 73.Обязательный вызов инструмента в поддержке клиентов~5 мин
74. 74.Эмбеддинги на плоскости: визуализация в 2D~5 мин
75. 75.Эмбеддинги в трёхмерном пространстве~5 мин
76. 76.Ошибки в расшифровке: промпт или постобработка~5 мин
77. 77.Как улучшить расшифровку Whisper до и после~5 мин
78. 78.Как писать промпты для Whisper~5 мин
79. 79.Классификация без обучения на эмбеддингах~5 мин
80. 80.Агентные процессы в AgentKit: от сборки до запуска~5 мин
81. 81.Цикл улучшения агента: трейсы, оценки и Codex~5 мин
82. 82.Агенты и инструменты: первые шаги~5 мин
83. 83.Надёжные агенты с памятью и сжатием контекста~5 мин
84. 84.Агенты для работы с компьютером в песочницах Daytona~5 мин
85. 85.Персонализация через долговременную память агента~5 мин
86. 86.Подготовка окружения для работы с агентами~5 мин
87. 87.Оценка агентов в Langfuse~5 мин
88. 88.Мультиагентный анализ инвестиционного портфеля~5 мин
89. 89.Промпт для Code Interpreter: лучшие практики GPT-4.1~5 мин
90. 90.Промпт для редактора аналитических записок~5 мин
91. 91.Промпт для ведущего фундаментального аналитика~5 мин
92. 92.Промпт для макростратега~5 мин
93. 93.Системный промпт управляющего портфелем~5 мин
94. 94.Промпт для количественного аналитика~5 мин
95. 95.Инструкции на случай сбоя вызова инструмента~5 мин
96. 96.Параллельный запуск специализированных агентов~5 мин
97. 97.Агент для миграции кода~5 мин
98. 98.Запрос на миграцию с Chat Completions на Responses~5 мин
99. 99.Запрос на миграцию с Chat Completions на Responses, пример 2~5 мин
100. 100.Перенос старой кодовой базы агентами в песочнице~5 мин
101. 101.Сканеры безопасности вместе с Agents SDK~5 мин
102. 102.Кратковременная память агента через сессии~5 мин
103. 103.Протокол совещаний с разметкой по говорящим~5 мин
104. 104.Генерация картинок DALL·E в Azure~5 мин
105. 105.Чат-модели в Azure OpenAI: настройка через портал~5 мин
106. 106.Чат в Azure OpenAI на ваших собственных данных~5 мин
107. 107.Текстовые дополнения в Azure OpenAI~5 мин
108. 108.Эмбеддинги в Azure OpenAI: настройка через портал~5 мин
109. 109.Вызов функций в Azure OpenAI~5 мин
110. 110.Распознавание речи Whisper в Azure~5 мин
111. 111.Чат-модели в Azure OpenAI: настройка и авторизация~5 мин
112. 112.Чат в Azure OpenAI на своих данных: второй вариант~5 мин
113. 113.Эмбеддинги в Azure OpenAI: настройка и авторизация~5 мин
114. 114.Вызов функций в Azure OpenAI: второй вариант~5 мин
115. 115.Распознавание речи Whisper в Azure: второй вариант~5 мин
116. 116.Пакетная обработка через Batch API~5 мин
117. 117.Переводим книгу на LaTeX со словенского на английский~5 мин
118. 118.Голосовое приложение на Realtime Mini~5 мин
119. 119.Промпт-инжиниринг в ChatGPT Enterprise на каждый день~5 мин
120. 120.Быстрый старт с журналами Compliance Logs~5 мин
121. 121.GPT Actions: первое подключение на примере погоды~5 мин
122. 122.GPT Actions: подключаем BigQuery~5 мин
123. 123.GPT Actions: подключаем Box~5 мин
124. 124.GPT Actions для Canvas LMS~5 мин
125. 125.GPT Actions: подключаем Confluence~5 мин
126. 126.GPT Actions: подключаем GitHub~5 мин
127. 127.GPT Actions: подключаем Gmail~5 мин
128. 128.GPT Actions: подключаем Google Календарь~5 мин
129. 129.GPT Actions: подключаем Google Drive~5 мин
130. 130.GPT Actions: Google Ads через Adzviser~5 мин
131. 131.GPT Actions: подключаем Jira~5 мин
132. 132.GPT Actions: подключаем Notion~5 мин
133. 133.GPT Actions: подключаем Outlook~5 мин
134. 134.GPT Actions: подключаем AWS Redshift~5 мин
135. 135.GPT Actions: запускаем сценарии Retool~5 мин
136. 136.GPT Actions: подключаем корпоративное приложение~5 мин
137. 137.GPT Actions: Salesforce и Gong~5 мин
138. 138.GPT Actions: файлы из SharePoint для анализа~5 мин
139. 139.GPT Actions: документы из SharePoint~5 мин
140. 140.GPT Actions: прямое подключение к Snowflake~5 мин
141. 141.GPT Actions: Snowflake через промежуточный сервис~5 мин
142. 142.GPT Actions: подключаем базу данных SQL~5 мин
143. 143.GPT Actions: управление API в Tray.ai~5 мин
144. 144.GPT Actions для Workday~5 мин
145. 145.GPT Actions: подключаем Zapier~5 мин
146. 146.GPT Actions через AWS Lambda~5 мин
147. 147.GPT Actions через Azure Functions~5 мин
148. 148.GPT Actions через Google Cloud Functions~5 мин
149. 149.Azure AI Search как векторная база для ChatGPT~5 мин
150. 150.BigQuery и Cloud Functions в ChatGPT через GPT Actions~5 мин
151. 151.Pinecone как база знаний для ChatGPT: подготовка~5 мин
152. 152.Поиск по O365 и SharePoint из ChatGPT через Azure Functions~5 мин
153. 153.Доступ к сайтам SharePoint через ChatGPT Admin API~5 мин
154. 154.Запуск агента рабочего пространства через API~5 мин
155. 155.Codex CLI сам чинит упавший CI на GitHub~5 мин
156. 156.Циклы итеративных исправлений с Codex~5 мин
157. 157.Автоматическое код-ревью на Codex SDK~5 мин
158. 158.Обновляем старую кодовую базу с Codex~5 мин
159. 159.Повторяемые процессы разработки с Codex CLI и Agents SDK~5 мин
160. 160.Итеративная разработка вместе с Codex~5 мин
161. 161.Связываем Jira и GitHub через Codex CLI~5 мин
162. 162.Codex CLI в GitLab: качество кода и безопасность~5 мин
163. 163.Цели в Codex для долгих задач~5 мин
164. 164.Usage API: подробный разбор расходов на OpenAI~5 мин
165. 165.Мультимодальный RAG на эмбеддингах CLIP и GPT-4 Vision~5 мин
166. 166.Динамические маски с DALL·E и Segment Anything~5 мин
167. 167.Как работать с DALL·E API~5 мин
168. 168.Знакомство с Deep Research API~5 мин
169. 169.Агенты для глубоких исследований~5 мин
170. 170.Запускаем оценку голосового агента~5 мин
171. 171.Как выбрать инструмент для оценки~5 мин
172. 172.Оценка голосовых агентов: о чём это руководство~5 мин
173. 173.Оценка RAG с LlamaIndex~5 мин
174. 174.Первые шаги в OpenAI Evals~5 мин
175. 175.Как оценивать качество пересказа~5 мин
176. 176.Как проверять генерацию SQL языковыми моделями~5 мин
177. 177.Что меняется при переходе на promptfoo~5 мин
178. 178.Evals API: оценка на аудиоданных~5 мин
179. 179.Evals API: оценка на изображениях~5 мин
180. 180.Оценки на практике: массовые эксперименты с пуш-уведомлениями~5 мин
181. 181.Оценки на практике: мониторинг пересказа уведомлений~5 мин
182. 182.Проверяем ответы на базе MCP на своём наборе данных~5 мин
183. 183.Оценки на практике: регрессия промпта для уведомлений~5 мин
184. 184.Как проверить новую модель на старых ответах~5 мин
185. 185.Как оценивать структурированный вывод~5 мин
186. 186.Оценка работы с инструментами в OpenAI Evals~5 мин
187. 187.Оцениваем качество веб-поиска на своём наборе данных~5 мин
188. 188.Дообучение для RAG с Qdrant и few-shot~5 мин
189. 189.Глава 1. Собираем данные об Олимпиаде 2020 из Википедии~5 мин
190. 190.Глава 2. Синтетический набор вопросов и ответов~5 мин
191. 191.Глава 3. Дообучаем модель отвечать на вопросы~5 мин
192. 192.Дообучение с подкреплением для рассуждений в диалоге~5 мин
193. 193.Как писать промпты для Codex~5 мин
194. 194.Как писать промпты для GPT-5.1~5 мин
195. 195.Как писать промпты для GPT-5.2~5 мин
196. 196.Фронтенд с GPT-5~5 мин
197. 197.Новые параметры и инструменты GPT-5~5 мин
198. 198.Как писать промпты для GPT-5~5 мин
199. 199.GPT-5: что делать, если модель ленится или перемудривает~5 мин
200. 200.Переносим промпты на GPT-5 с оптимизатором~5 мин
201. 201.Как задать агенту характер~5 мин
202. 202.Как писать промпты для GPT-4.1~5 мин
203. 203.Знакомство с GPT-4o и GPT-4o mini~5 мин
204. 204.Копилот для цепочки поставок на Agents SDK и Databricks MCP~5 мин
205. 205.Инструмент MCP в Responses API~5 мин
206. 206.Переход с Whisper на GPT-Transcribe~5 мин
207. 207.GPT-4o Vision вместе с вызовом функций~5 мин
208. 208.Дообучение GPT-4o отвечать на вопросы по картинкам~5 мин
209. 209.Выжимаем максимум из GPT-5.4 в работе с документами~5 мин
210. 210.Оценка пространственного мышления GPT-5.5~5 мин
211. 211.Как писать промпты для gpt-image-1.5~5 мин
212. 212.Как писать промпты для генерации изображений~5 мин
213. 213.Как оценивать генерацию и редактирование картинок~5 мин
214. 214.RAG по изображениям через Vision и Responses API~5 мин
215. 215.Картинки с прозрачным фоном для рекламы и презентаций~5 мин
216. 216.Вызов функций в o3 и o4-mini~5 мин
217. 217.Цепочки вызовов для структурированного вывода~5 мин
218. 218.Рассуждающие модели для проверки данных~5 мин
219. 219.Рассуждающие модели пишут регламенты для поддержки~5 мин
220. 220.Свой интерпретатор кода: инструменты на лету с o3-mini~5 мин
221. 221.Агент, который сам платит за API через AgentCore Payments~5 мин
222. 222.Анализ AML с Agents SDK в Amazon Bedrock~5 мин
223. 223.Модели OpenAI в Amazon Bedrock: первые шаги~5 мин
224. 224.Управляемые агенты: практика агентного каркаса~5 мин
225. 225.Проектирование через оценки: от прототипа до продакшена~5 мин
226. 226.Макро-оценки агентных систем~5 мин
227. 227.Голосовые агенты на MCP~5 мин
228. 228.Как выбрать модель под реальную задачу~5 мин
229. 229.SchemaFlow: агент анализирует изменения в базе данных~5 мин
230. 230.Саморазвивающиеся агенты: автоматическое переобучение~5 мин
231. 231.Краткий обзор: цели и главные выводы~5 мин
232. 232.Вызов функций в рассуждающих моделях~5 мин
233. 233.Рассуждающие модели работают лучше через Responses API~5 мин
234. 234.Несколько инструментов и RAG в Responses API~5 мин
235. 235.Что такое Responses API~5 мин
236. 236.Навыки в OpenAI API~5 мин
237. 237.Как писать промпты для Sora 2~5 мин
238. 238.Выбираем модель по конверсии в Stripe~5 мин
239. 239.Проверка качества и безопасности кода в пул-реквестах~5 мин
240. 240.Дообучение GPT-3.5 и GPT-4 с Weights & Biases~5 мин
241. 241.Автоматизация задач функциями на примере S3~5 мин
242. 242.Мониторинг OpenAI API в W&B Weave~5 мин
243. 243.Визуализация эмбеддингов в Kangas~5 мин
244. 244.Визуализация эмбеддингов в W&B~5 мин
245. 245.Визуализация эмбеддингов в Atlas~5 мин
246. 246.Свой браузер для агента: поиск и пересказ страниц~5 мин
247. 247.Анализ финансовых документов с LlamaIndex~5 мин
248. 248.PolarDB-PG как векторная база для эмбеддингов~5 мин
249. 249.Зачем модели свежие данные из поиска~5 мин
250. 250.AnalyticDB как векторная база для эмбеддингов~5 мин
251. 251.Ответы на вопросы с LangChain и AnalyticDB~5 мин
252. 252.Azure AI Search как векторная база для эмбеддингов~5 мин
253. 253.Философские цитаты на векторах и Astra DB~5 мин
254. 254.Философские цитаты на векторах и Cassandra~5 мин
255. 255.Философские цитаты на Cassandra через CQL~5 мин
256. 256.Поиск по эмбеддингам в Chroma~5 мин
257. 257.Надёжные ответы на вопросы с Chroma~5 мин
258. 258.Ответы на вопросы с LangChain и Deep Lake~5 мин
259. 259.RAG на Elasticsearch~5 мин
260. 260.Семантический поиск на Elasticsearch~5 мин
261. 261.Hologres как векторная база для эмбеддингов~5 мин
262. 262.Kusto как векторная база для эмбеддингов~5 мин
263. 263.Поиск с фильтрами в Milvus~5 мин
264. 264.Первые шаги с Milvus~5 мин
265. 265.Векторный поиск по шагам: окружение, эмбеддинги, хранение~5 мин
266. 266.MyScale как векторная база для эмбеддингов~5 мин
267. 267.Поиск по эмбеддингам в MyScale~5 мин
268. 268.Поиск похожих векторов в Neon Postgres~5 мин
269. 269.Долговременная память агента в Oracle AI Agent Memory~5 мин
270. 270.Семантический поиск на LangChain и Oracle AI Database~5 мин
271. 271.Подключаем Pinecone к GPT-4 для поиска по данным~5 мин
272. 272.Ответы на вопросы с RAG на Pinecone~5 мин
273. 273.Семантический поиск на Pinecone~5 мин
274. 274.Поиск по эмбеддингам в Pinecone~5 мин
275. 275.RAG по PDF с картинками через GPT-4o Vision~5 мин
276. 276.Qdrant как векторная база для эмбеддингов~5 мин
277. 277.Ответы на вопросы с LangChain и Qdrant~5 мин
278. 278.Поиск по эмбеддингам в Qdrant~5 мин
279. 279.Поиск по эмбеддингам в Redis~5 мин
280. 280.Redis как векторная база~5 мин
281. 281.Гибридный векторный поиск в Redis~5 мин
282. 282.Векторы в Redis в формате JSON~5 мин
283. 283.Redis как хранилище контекста для чата~5 мин
284. 284.Семантический поиск на Supabase Vector~5 мин
285. 285.Tair как векторная база для эмбеддингов~5 мин
286. 286.Ответы на вопросы с LangChain и Tair~5 мин
287. 287.Поиск по эмбеддингам в Typesense~5 мин
288. 288.Поиск по эмбеддингам в Weaviate~5 мин
289. 289.Генеративный поиск в Weaviate~5 мин
290. 290.Weaviate с векторизацией OpenAI: поиск по эмбеддингам~5 мин
291. 291.Weaviate с векторизацией OpenAI: гибридный поиск~5 мин
292. 292.Ответы на вопросы в Weaviate~5 мин
293. 293.Поиск с фильтрами в Zilliz~5 мин
294. 294.Первые шаги с Zilliz~5 мин
295. 295.Синхронный перевод разговора на Realtime API~5 мин
296. 296.Приложения для живого перевода на gpt-realtime-translate~5 мин
297. 297.ElatoAI: голосовой Realtime API на ESP32 и Arduino~5 мин
298. 298.Управляем интонацией синтеза речи~5 мин
299. 299.Переводим аудио на другие языки с GPT-4o~5 мин
300. 300.Optimizing customer support agents for cost and quality~5 мин
301. 301.Build a ChatGPT plugin with the OpenAI Agents SDK and Amazon Bedrock AgentCore~5 мин
302. 302.Build a prior authorization review assistant with the OpenAI Agents SDK and Amazon Bedrock AgentCore~5 мин
303. 303.Harness-aware evaluation of plugins~5 мин

О курсе

OpenAI Cookbook: официальный сборник рецептов OpenAI, переведённый на русский язык. Он рассчитан на разработчиков и технических специалистов среднего уровня, которые уже пишут код и хотят быстро найти рабочий пример под конкретную задачу: поиск по эмбеддингам, дообучение, вызов функций, RAG, агенты, работа с изображениями и звуком. На сайте материалы открываются без VPN, первые 3 урока бесплатны. Всего в сборнике 299 текстовых уроков, и по объёму это скорее справочник, чем курс, который нужно читать от начала до конца.

Рецепты складываются в несколько больших групп. Первая касается эмбеддингов: кластеризация методом k-средних, регрессия, переранжирование результатов поиска кросс-энкодерами, визуализация векторов. К ней примыкает большой блок про векторные базы данных, где похожие сценарии показаны на Pinecone, Qdrant, Chroma, Weaviate, Redis, Zilliz и других хранилищах. Вторая группа посвящена дообучению: как выбрать между SFT, DPO и RFT и как дистиллировать знания большой модели в маленькую. Третья охватывает агентов: оркестрацию с передачей управления, долговременную память, Agents SDK, Assistants API, голосовые сценарии на Realtime API и инструмент MCP в Responses API.

Есть и прикладные разделы. Они показывают извлечение данных из PDF с помощью GPT-4o вместо OCR, улучшение расшифровки Whisper, описание и озвучивание видео, мультимодальный RAG на эмбеддингах CLIP. Отдельная серия про GPT Actions объясняет подключение ChatGPT к Confluence, Google Drive, Outlook, Salesforce, Snowflake и Zapier. Много внимания уделено оценкам: как проверять структурированный вывод, RAG, голосовых агентов и генерацию изображений. Несколько рецептов разбирают промпты для конкретных моделей и перенос промпта на новую модель. Встречаются и отраслевые примеры: системный промпт управляющего портфелем, подбор одежды на RAG, агент для миграции кода, автоматическое код-ревью на Codex SDK.

Пользоваться Cookbook удобнее всего выборочно. Найдите группу, которая соответствует вашей задаче, откройте нужные рецепты и адаптируйте код под свой проект, а к остальным возвращайтесь по мере необходимости. В итоге у вас сложится набор проверенных подходов: эмбеддинги для классификации, кластеризации и поиска, подготовка данных и дообучение моделей GPT, агенты на Agents SDK, Assistants API и Realtime API, RAG, извлечение данных из документов и защитные механизмы против галлюцинаций.

Вопросы о курсе

Полезные гиды

• ChatGPT API: ключ, первый запрос и цены
• Бесплатные курсы по ИИ и нейросетям: обучение с нуля на русском