コース
OpenAI API ではじめる Embeddings 入門
中級スキルレベル
更新日 2026/03
OpenAIArtificial Intelligence3時間11 ビデオ37 演習3,000 XP21,037修了証明書
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強力なAIアプリケーションを実現
Embeddingにより、テキストを数値で表現し、その文脈と背後にある意図を捉えることができます。 これらのスキルが、意味に基づいて検索できるセマンティック検索エンジン、より関連性の高いレコメンデーションエンジン、そして感情分析のような分類タスクをどのように実現できるかを学びます。OpenAI APIを使用して埋め込みを作成する
OpenAI APIには、GPTおよびWhisperモデルにアクセスするためのエンドポイントだけでなく、テキスト入力から埋め込みを作成するためのモデル用エンドポイントも用意されています。 OpenAIの最先端の埋め込みモデルを使って、テキストの意味的な内容を捉える埋め込みを作成します。セマンティック検索とレコメンドエンジンを構築する
従来の検索エンジンは、ユーザーに最も関連性の高い結果を返すためにキーワード一致に依存していましたが、より現代的な手法では、テキストの意味的な意味を捉えられるため、埋め込みが使用されています。 OpenAIの埋め込みモデルを使ってオンライン小売プラットフォーム向けのセマンティック検索エンジンを作成し、ユーザーが最も関連性の高い商品をより簡単に見つけられるようにします。 また、セマンティック検索と同じ原理に基づいて構築される、商品レコメンデーションシステムの作成方法も学びます。ベクトルデータベースを活用する
埋め込みに依存する本番環境のAIアプリケーションでは、埋め込み済みテキストをより効率的かつ再現性の高い方法で保存・検索するために、ベクトルデータベースがよく使用されます。 このコースでは、オープンソースのセルフマネージドなベクトルデータベースソリューションであるChromaDBを使って、ローカル環境で埋め込みを作成し、保存する方法を学びます。前提条件
Working with the OpenAI APIPython Toolbox1
Embeddings とは？
多くの先進的なAIアプリケーションを支える埋め込みモデルの仕組みを学びましょう。OpenAI API を使って埋め込みを作成し、テキスト同士のセマンティック類似度を計算する方法を身につけます。
2
AIアプリケーションのための Embeddings
Embeddings は、セマンティックサーチ、レコメンデーションエンジン、感情分析のような分類タスクなど、強力なAIアプリケーションを実現します。OpenAI の embeddings モデルを使って、これらの魅力的なアプリケーションを有効化する方法を学びましょう。
3
ベクターデータベース
本番環境で埋め込みアプリケーションを動かすには、効率的なベクトルの保存と検索が欠かせません。そこで活躍するのがベクターデータベースです。ベクターデータベースがスケールを支える仕組みを理解し、Chroma を用いて自分のベクターデータベースを作成・拡張する方法を学びます。
OpenAI API ではじめる Embeddings 入門
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