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 XP20,482修了証明書
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強力なAIアプリケーションを実現
埋め込みを使うと、テキストを数値で表現し、その背後にある文脈と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ドエンジン、そして感情分析のような分類タスクを実現する方法について学びます。OpenAI APIを使用して埋め込みを作成する
OpenAI APIには、GPTや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あります。 OpenAIの最先端の埋め込みモデルを使って埋め込みを作成し、テキストの意味的な内容を捉えます。セマンティック検索とレコメンデーション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、埋め込みを使用します。 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する方法を学び、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高く保存・検索するために、ベクトルデータベースがよく使われます。 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
What are Embeddings?
Discover how embeddings models power many of the most exciting AI applications. Learn to use the OpenAI API to create embeddings and compute the semantic similarity between text.
2
Embeddings for AI Applications
Embeddings enable powerful AI applications, including semantic search engines, recommendation engines, and classification tasks like sentiment analysis. Learn how to use OpenAI's embeddings model to enable these exciting applications!
3
Vector Databases
To enable embedding applications in production, you'll need an efficient vector storage and querying solution: enter vector databases! You'll learn how vector databases can help scale embedding applications and begin creating and adding to your very own vector databases using Chroma.
OpenAI API ではじめる Embeddings 入門
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