Эмбеддинги и векторный поиск: уроки на русском

Обновлено 24.09.2026 · AI University, Стадика

Эмбеддинг — это представление текста (или картинки) в виде вектора чисел, где близкие по смыслу фразы оказываются рядом. На эмбеддингах строятся семантический поиск, векторные базы данных, рекомендации и RAG-системы. Ниже уроки по эмбеддингам и векторному поиску из официальных курсов на русском.

На странице 47 уроков из 9 курсов, 1 из них открыты бесплатно (отмечены зелёным). Уроки переведены на русский, у видео русские субтитры, к каждому уроку есть конспект.

Уроки по теме

OpenAI Cookbook

Официальный курс OpenAI Academy от OpenAI на русском · 299 уроков · первые 3 урока бесплатно

• Импорт библиотек
• Создание эмбеддингов
• 2. Загрузка данных
• 1. Уменьшение размерности
• 1. Загрузка dataset'а и запрос embedding'ов
• Zero-Shot классификация
• 1. Загрузка данных в W&B
• 1. Войдите в Atlas.
• Что такое PolarDB-PG
• Что такое AnalyticDB
• Версия AstraPy
• Версия CQL
• Что такое векторная база данных
• Что такое Hologres
• Предварительные требования
• Что такое MyScale
• Что такое векторная база данных
• Установка необходимых модулей
• Настройка учетных данных и подключения к Oracle
• Создание Embedding'ов
• Что такое векторная база данных
• Шаг 1: Настройка Vector Store с помощью Pinecone
• Что такое Qdrant
• Запуск сервера Qdrant
• Что такое векторная база данных
• Что такое векторная база данных
• Что такое Tair
• Что такое векторная база данных
• Что такое векторная база данных
• Клиент
• Варианты развертывания
• Варианты развертывания
• Варианты развертывания

Mistral AI Cookbook

Официальный курс Mistral AI Cookbook от Mistral AI на русском · 148 уроков · первые 3 урока бесплатно

• Меры расстояния
• Ссылки на документацию
• Настройка LLM и Embedding Model

Cohere: LLM University

Официальный курс Cohere LLM University от Cohere на русском · 114 уроков · первые 3 урока бесплатно

• 3.1. Найти соседей примера из набора данных
• Семантический поиск
• Шаг 1: Подготовка набора данных

Gemini API: примеры использования

Официальный курс Gemini API Cookbook от Google на русском · 80 уроков · первые 3 урока бесплатно

• Изменения API для Embeddings с моделью embedding-001
• Настройка Pinecone
• Подключение к Weaviate

Claude в Amazon Bedrock

Официальный курс Anthropic Academy от Anthropic на русском · 89 уроков · первые 3 урока бесплатно

• Векторные представления текста: Ключ к семантическому поиску в RAG

Разработка с Claude API

Официальный курс Anthropic Academy от Anthropic на русском · 92 уроков · первые 3 урока бесплатно

• Введение в текстовые эмбеддинги: Основа семантического поиска

Возможности и ограничения AI

Официальный курс Anthropic Academy от Anthropic на русском · 14 уроков · первые 3 урока бесплатно

• Понимание смысла: Как LLM работают с текстом через эмбеддинги

Claude в Google Vertex AI

Официальный курс Anthropic Academy от Anthropic на русском · 100 уроков · первые 3 урока бесплатно

• Введение: От фрагментов к смыслу с помощью семантического поиска

Perplexity API Cookbook

Официальный курс Perplexity API Cookbook от Perplexity на русском · 43 уроков · первые 3 урока бесплатно

• Основные компонентыбесплатно

Как начать бесплатно

Первые уроки каждого курса открыты без оплаты: достаточно войти через Telegram. Начните с первого урока любого курса из списка:

• OpenAI Cookbook: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
• Mistral AI Cookbook: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
• Cohere: LLM University: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
• Gemini API: примеры использования: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
• Claude в Amazon Bedrock: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
• Разработка с Claude API: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
• Возможности и ограничения AI: урок 1 — первые 3 урока бесплатно
• Claude в Google Vertex AI: урок 1 — первые 3 урока бесплатно