Практические кейсы

До этого момента мы рассматривали эмбеддинги как инженерный инструмент в вакууме: есть текст, есть модель, есть вектор. Их реальная ценность раскрывается тогда, когда они встраиваются в конкретные сценарии и начинают решать прикладные задачи. В этой главе мы исходим из простой идеи: эмбеддинги – это универсальный интерфейс между неструктурированным текстом и привычной программной логикой. Мы не анализируем слова и не пишем правила, а переводим смысл в геометрию и дальше работаем с расстояниями, порогами и сортировками.

Все кейсы намеренно сделаны без обучения моделей. Мы используем только inference и заранее обученные трансформеры, рассматривая их как стабильный внешний компонент системы. Такой подход делает решения воспроизводимыми и предсказуемыми, что особенно важно для PHP-приложений, где ML должен быть частью инфраструктуры, а не отдельным исследовательским проектом. Каждый пример можно запустить локально: без GPU, больших датасетов и сложной настройки – достаточно PHP, модели эмбеддингов и базовых математических операций.

При этом кейсы не являются игрушечными. Они легко масштабируются – от массивов в памяти к базам данных, vector store и production-нагрузке. Меняется инфраструктура, но логика работы с эмбеддингами остаётся прежней. Читая и реализуя эти примеры, полезно удерживать ключевой сдвиг мышления: мы больше не спрашиваем "как классифицировать текст", а спрашиваем "на что этот текст больше всего похож в семантическом пространстве". Далее мы разберём несколько практических сценариев – от семантического поиска до рекомендаций и zero-shot классификации, – все на одной и той же основе.