After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
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.Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Che cosa sono gli Embeddings?
Scopri come i modelli di embeddings alimentano molte tra le applicazioni di AI più interessanti. Impara a usare l'API di OpenAI per creare embeddings e calcolare la similarità semantica tra testi.
- Il meraviglioso mondo degli embeddings!50 XP
- Cosa sono gli embeddings?50 XP
- Applicazioni degli embeddings100 XP
- Creare embeddings100 XP
- Analizzare la risposta degli embeddings100 XP
- Esplorare lo spazio vettoriale50 XP
- Creare embedding delle descrizioni prodotto100 XP
- Visualizzare le descrizioni incorporate100 XP
- Somiglianza testuale50 XP
- Calcolare le distanze coseno50 XP
- Embedding più ripetibili100 XP
- Trovare il prodotto più simile100 XP
2
Embeddings per applicazioni di AI
Gli embeddings abilitano potenti applicazioni di AI, tra cui motori di ricerca semantica, motori di raccomandazione e attività di classificazione come l'analisi del sentiment. Impara a usare il modello di embeddings di OpenAI per rendere possibili queste applicazioni entusiasmanti!
3
Database vettoriali
Per portare in produzione le applicazioni basate su embeddings, serve una soluzione efficiente per l'archiviazione e l'interrogazione vettoriale: entrano in gioco i database vettoriali! Imparerai come i database vettoriali aiutano a scalare le applicazioni con embeddings e inizierai a creare e arricchire i tuoi database vettoriali usando Chroma.
Introduzione agli Embeddings con l'API di OpenAI
Corso
completato
