Introduzione agli Embeddings con l'API di OpenAI

Abilita potenti applicazioni di IA

Gli embedding ci permettono di rappresentare il testo in forma numerica, catturando il contesto e l’intento dietro il testo. Imparerai come queste competenze possano abilitare motori di ricerca semantica, in grado di cercare in base al significato, motori di raccomandazione più pertinenti ed eseguire attività di classificazione come l'analisi del sentiment.

Crea embedding utilizzando l'API OpenAI

L'API OpenAI non offre solo endpoint per accedere ai suoi modelli GPT e Whisper, ma anche modelli per creare embedding a partire da input di testo. Creerai embedding utilizzando i modelli di embedding all’avanguardia di OpenAI per catturare il significato semantico del testo.

Crea motori di ricerca semantica e di raccomandazione

I motori di ricerca tradizionali si basavano sulla corrispondenza delle parole chiave per restituire agli utenti i risultati più pertinenti, ma le tecniche più moderne utilizzano gli embedding, poiché sono in grado di cogliere il significato semantico del testo. Imparerai a creare un motore di ricerca semantica per una piattaforma di vendita al dettaglio online utilizzando il modello di embedding di OpenAI, così gli utenti potranno trovare più facilmente i prodotti più pertinenti. Imparerai anche come creare un sistema di raccomandazione dei prodotti, basato sugli stessi principi della ricerca semantica.

Utilizza i database vettoriali

Le applicazioni di IA in produzione che si basano sugli embedding spesso utilizzano un database vettoriale per archiviare e interrogare il testo incorporato in modo più efficiente e riproducibile. In questo corso, imparerai a usare ChromaDB, una soluzione open source di database vettoriale self-managed, per creare e archiviare embedding sul tuo sistema locale.