ГПТ Россия | GPT Russia
Начать бесплатно
ВойтиНачать бесплатно

Векторный поиск через нейросеть — гайд 2026

Embedding-модели + векторная БД = поиск по смыслу. На ГПТ Россия — OpenAI-совместимое API.

Кратко
Векторный поиск и RAG через embedding-модели OpenAI, Cohere. Семантический поиск по своим документам.
Запустить векторный поиск

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). На gptrf.ru через OpenAI-совместимое API.

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

30₽ на балансе при регистрации. Без VPN, оплата в рублях.

Зарегистрироваться бесплатно