Cours
Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI
IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 03/2026
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Créez des applications d'IA puissantes
Les emboîtements nous permettent de représenter un texte de manière numérique, tout en capturant le contexte et l'intention qui se cachent derrière le texte. Vous découvrirez comment ces capacités peuvent permettre de créer des moteurs de recherche sémantique, qui peuvent effectuer des recherches basées sur le sens, des moteurs de recommandation plus pertinents et effectuer des tâches de classification telles que l'analyse des sentiments.Créez des embeddings à l'aide de l'API OpenAI
L'API OpenAI dispose non seulement de points d'accès à ses modèles GPT et Whisper, mais aussi à des modèles permettant de créer des embeddings à partir d'entrées textuelles. Vous créerez des embeddings en utilisant les modèles d'embeddings de pointe d'OpenAI pour capturer le sens sémantique du texte.Construire des moteurs de recherche sémantique et de recommandation
Les moteurs de recherche traditionnels s'appuient sur la correspondance des mots-clés pour renvoyer les résultats les plus pertinents aux utilisateurs, mais les techniques plus modernes utilisent les enchâssements, car ils peuvent capturer la signification sémantique du texte. Vous apprendrez à créer un moteur de recherche sémantique pour une plateforme de vente en ligne en utilisant le modèle d'intégration d'OpenAI, afin que les utilisateurs puissent trouver plus facilement les produits les plus pertinents. Vous apprendrez également à créer un système de recommandation de produits, qui repose sur les mêmes principes que la recherche sémantique.Utiliser les bases de données vectorielles
Les applications d'IA en production qui s'appuient sur des enchâssements utilisent souvent une base de données vectorielle pour stocker et interroger le texte enchâssé de manière plus efficace et reproductible. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser ChromaDB, une solution de base de données vectorielle open-source et autogérée, pour créer et stocker des embeddings sur votre système local.Prérequis
Working with the OpenAI APIPython Toolbox1
Que sont les embeddings ?
Découvrez comment les modèles d’embeddings alimentent nombre des applications d’IA les plus enthousiasmantes. Apprenez à utiliser l’API OpenAI pour créer des embeddings et calculer la similarité sémantique entre des textes.
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Des embeddings pour les applications d’IA
Les embeddings rendent possibles de puissantes applications d’IA, notamment les moteurs de recherche sémantique, les systèmes de recommandation et des tâches de classification comme l’analyse de sentiments. Apprenez à utiliser le modèle d’embeddings d’OpenAI pour activer ces applications passionnantes !
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Bases de données vectorielles
Pour déployer des applications à base d’embeddings en production, vous aurez besoin d’une solution efficace de stockage et d’interrogation de vecteurs : place aux bases de données vectorielles ! Vous apprendrez comment ces bases permettent de faire passer à l’échelle vos applications et vous commencerez à créer et enrichir vos propres bases vectorielles avec Chroma.
Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI
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