Pengantar Embeddings dengan OpenAI API

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.