Практические кейсы

Блок A. Embeddings без магии – чистый PHP

чистый PHP, геометрия, математика, emergent behavior (кластеры)

Кейс 1. Semantic search на векторах вручную (pure PHP)

Кейс 2. Почему евклидово расстояние хуже косинусного

Кейс 3. Кластеризация смыслов без ML-библиотек

Блок B. Реальные embeddings – библиотеки и модели

Здесь начинается "настоящий мир".

Кейс 4. Получение embeddings и semantic search (PHP + внешний embedding)

Кейс 5. Semantic search через RubixML (k-NN поверх embeddings)

Кейс 6. Поиск по событиям и логам (очень нужный кейс)

Блок C. Концептуальные кейсы (без тяжелого кода)

Их можно сделать короткими, но очень цепляющими.

Кейс 7. Почему embeddings лучше правил

Кейс 8. Embeddings как интерфейс между человеком и системой