Загрузка...
Статьи об AI API, сравнении моделей, миграции и лучших практиках разработки AI-приложений.
Руководство по Embeddings API: как создавать векторные представления текста, сравнивать семантическое сходство, выбирать модели эмбеддингов. Python и TypeScript примеры.
Пошаговое руководство по созданию RAG-системы: индексация документов, векторный поиск, генерация ответов с контекстом. Python, ChromaDB, ModelSwitch API.
Какие LLM и embedding-модели лучше всего подходят для RAG-систем в 2025. Сравнение по качеству ответов, стоимости и скорости. Практические рекомендации.
Детальное сравнение embedding-моделей для семантического поиска: text-embedding-3, Cohere embed-v4, BGE, E5. Бенчмарки MTEB, стоимость, практические тесты.
Как использовать семантический кэш для AI-запросов: экономия до 70% на повторных промптах. Cosine similarity, embedding-based cache, TTL-стратегии и реализация.
Как построить семантический поиск с помощью AI Embeddings: генерация векторов, хранение в векторной БД, поиск по смыслу. Пошаговый туториал с примерами кода.
Сравнение векторных баз данных для AI приложений: Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector. Архитектура, производительность, цены, сценарии использования.
Создайте аккаунт, получите API ключ и отправьте первый запрос за 3 минуты.
Первые запросы бесплатно. Пополнение от 500 руб.