Curso
Introducción a las incrustaciones con la OpenAI API
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Habilita potentes aplicaciones de IA
Las incrustaciones nos permiten representar el texto numéricamente, captando el contexto y la intención que hay detrás del texto. Aprenderás cómo estas capacidades pueden permitir motores de búsqueda semántica, que pueden buscar basándose en el significado, motores de recomendación más relevantes y realizar tareas de clasificación como el análisis de sentimientos.Crear incrustaciones utilizando la API de OpenAI
La API de OpenAI no sólo tiene puntos finales para acceder a sus modelos GPT y Whisper, sino también a modelos para crear incrustaciones a partir de entradas de texto. Crearás incrustaciones utilizando los modelos de incrustación de última generación de OpenAI para captar el significado semántico del texto.Construir motores de búsqueda y recomendación semánticos
Los motores de búsqueda tradicionales se basaban en la concordancia de palabras clave para devolver los resultados más relevantes a los usuarios, pero las técnicas más modernas utilizan incrustaciones, ya que pueden captar el significado semántico del texto. Aprenderás a crear un motor de búsqueda semántica para una plataforma de venta online utilizando el modelo de incrustación de OpenAI, para que los usuarios puedan encontrar más fácilmente los productos más relevantes. También aprenderás a crear un sistema de recomendación de productos, que se basa en los mismos principios que la búsqueda semántica.Utilizar bases de datos vectoriales
Las aplicaciones de IA en producción que se basan en incrustaciones suelen utilizar una base de datos vectorial para almacenar y consultar el texto incrustado de forma más eficaz y reproducible. En este curso, aprenderás a utilizar ChromaDB, una solución de base de datos vectorial de código abierto y autogestionada, para crear y almacenar incrustaciones en tu sistema local.Requisitos previos
Working with the OpenAI APIPython Toolbox1
What are Embeddings?
Discover how embeddings models power many of the most exciting AI applications. Learn to use the OpenAI API to create embeddings and compute the semantic similarity between text.
2
Embeddings for AI Applications
Embeddings enable powerful AI applications, including semantic search engines, recommendation engines, and classification tasks like sentiment analysis. Learn how to use OpenAI's embeddings model to enable these exciting applications!
3
Vector Databases
To enable embedding applications in production, you'll need an efficient vector storage and querying solution: enter vector databases! You'll learn how vector databases can help scale embedding applications and begin creating and adding to your very own vector databases using Chroma.
Introducción a las incrustaciones con la OpenAI API
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