ЗадачаБез VPN · оплата в ₽

Векторный поиск через нейросеть — гайд 2026

Embedding-модели + векторная БД = поиск по смыслу. Публичный API ГПТ Россия сейчас отдаёт только медиа-модели; текстовые модели работают в чате.

·
Запустить векторный поиск Все модели
2 картинки
Бесплатно в Nano Banana
Без VPN
Доступ из РФ
Рубли · СБП
Оплата
Кратко
Векторный поиск и RAG через embedding-модели OpenAI, Cohere. Семантический поиск по своим документам.

Что такое векторный поиск

Семантический поиск по embedding-векторам. Основа RAG-систем. Подходит для корпоративного чат-бота по документации, рекомендаций, дедупликации.

Workflow

5 шагов:

  • 1) Разбить документы на куски (chunking)
  • 2) Сгенерировать embedding каждого куска (OpenAI text-embedding-3-large)
  • 3) Сохранить в векторную БД (pgvector, Pinecone, Weaviate)
  • 4) При запросе — embedding запроса + поиск ближайших векторов
  • 5) Подсунуть найденные куски в контекст LLM (Claude/GPT/Gemini)

Доступные модели

Anthropic
Claude Opus 4.7
Топовая модель для агентов
от $5/1M
OpenAI
GPT-5.4
1М контекст, рассуждения и код
от $2.5/1M
Anthropic
Claude Sonnet 4.6
Лучшая для кода и анализа
от $3/1M
DeepSeek
DeepSeek V3.1
Топ качество за копейки
от $0.2/1M

Часто задаваемые вопросы

Какая embedding-модель лучшая в 2026?

OpenAI text-embedding-3-large (универсальный лидер). Cohere embed-multilingual-v3 (для ru-en). Через gptrf.ru их не подключить: публичный API gptrf.ru сейчас отдаёт только медиа-модели (картинки, видео, аудио).

Сколько стоит embedding 1000 документов?

Зависит от длины. Условно 100-500₽ на 1000 документов средней длины.

Какая векторная БД лучше для RAG?

pgvector (если уже есть PostgreSQL — проще всего). Pinecone (managed, для скорости). Weaviate / Qdrant (open-source). Для старта — pgvector.

Начните использовать ИИ прямо сейчас. После регистрации — 2 пробные генерации изображений бесплатно. Без VPN, оплата в рублях через карту или СБП.

Зарегистрироваться бесплатно