OpenAI API で学ぶ埋め込み入門

強力なAIアプリケーションを実現

埋め込みにより、テキストを数値で表現し、文脈と背後にある意図を捉えることができます。 埋め込みにより、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んでいきます。

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、テキストのセマンティックな意味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デーションエンジンを構築する

従来の検索エンジンは、キーワード一致によりユーザーに最も関連性の高い結果を返していましたが、より現代的な手法では、埋め込みを使うことでテキストのセマンティックな意味を捉えています。 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、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・クエリするために、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、オープンソースでセルフマネージド型の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。