Kursus
Pengantar Embeddings dengan OpenAI API
MenengahTingkat Keterampilan
Diperbarui 03/2026
OpenAIArtificial Intelligence3 jam11 videos37 Latihan3,000 XP21,144Pernyataan Pencapaian
Buat Akun Gratis Anda
Lanjutkan dengan GoogleTampilkan opsi lainnyaatau
Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.
Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan
Melatih Tim?
Coba untuk BisnisDeskripsi Kursus
Aktifkan Aplikasi AI yang Kuat
Embedding memungkinkan kita merepresentasikan teks secara numerik, menangkap konteks dan maksud di balik teks tersebut. Anda akan mempelajari bagaimana kemampuan ini dapat memungkinkan mesin pencari semantik, yang dapat mencari berdasarkan makna, mesin rekomendasi yang lebih relevan, dan melakukan tugas klasifikasi seperti analisis sentimen.Buat Embedding Menggunakan OpenAI API
OpenAI API tidak hanya memiliki endpoint untuk mengakses model GPT dan Whisper, tetapi juga model untuk membuat embedding dari input teks. Anda akan membuat embedding menggunakan model embedding mutakhir dari OpenAI untuk menangkap makna semantik teks.Bangun Mesin Pencarian Semantik dan Rekomendasi
Mesin pencari tradisional mengandalkan pencocokan kata kunci untuk menampilkan hasil yang paling relevan kepada pengguna, tetapi teknik yang lebih modern menggunakan embedding, karena dapat menangkap makna semantik dari teks. Anda akan belajar membuat mesin pencari semantik untuk platform ritel online menggunakan model embedding OpenAI, sehingga pengguna dapat lebih mudah menemukan produk yang paling relevan. Anda juga akan mempelajari cara membuat sistem rekomendasi produk, yang dibangun berdasarkan prinsip yang sama seperti semantic search.Manfaatkan Basis Data Vektor
Aplikasi AI dalam produksi yang mengandalkan embedding sering menggunakan basis data vektor untuk menyimpan dan melakukan kueri pada teks yang di-embed dengan cara yang lebih efisien dan dapat direproduksi. Dalam kursus ini, Anda akan belajar menggunakan ChromaDB, solusi basis data vektor sumber terbuka yang dikelola sendiri, untuk membuat dan menyimpan embedding di sistem lokal Anda.Persyaratan
Working with the OpenAI APIPython Toolbox1
Apa itu Embeddings?
Temukan bagaimana model embeddings mendukung banyak aplikasi AI yang paling menarik. Pelajari menggunakan OpenAI API untuk membuat embedding dan menghitung kemiripan semantik antar teks.
2
Embeddings untuk Aplikasi AI
Embeddings memampukan aplikasi AI yang kuat, termasuk mesin pencari semantik, mesin rekomendasi, dan tugas klasifikasi seperti analisis sentimen. Pelajari cara menggunakan model embeddings OpenAI untuk mewujudkan aplikasi-aplikasi menarik ini!
3
Basis Data Vektor
Untuk mengaktifkan aplikasi embedding di lingkungan produksi, Anda memerlukan solusi penyimpanan dan kueri vektor yang efisien: di sinilah basis data vektor berperan! Anda akan mempelajari bagaimana basis data vektor membantu menskalakan aplikasi embedding serta mulai membuat dan menambahkan basis data vektor Anda sendiri menggunakan Chroma.
Pengantar Embeddings dengan OpenAI API
Kursus Selesai
Memperoleh Surat Keterangan Prestasi
Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV AndaBagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja AndaDaftar sekarang
Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Pengantar Embeddings dengan OpenAI API Hari Ini!
Buat Akun Gratis Anda
Lanjutkan dengan GoogleTampilkan opsi lainnyaatau
Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.
Kembangkan keterampilan data Anda dengan DataCamp untuk Mobile
Buat kemajuan di mana saja dengan kursus mobile kami dan tantangan coding harian 5 menit.