Introdução aos embeddings com o OpenAI API

Habilite aplicativos avançados de IA

Os embeddings nos permitem representar o texto numericamente, capturando o contexto e a intenção por trás do texto. Você aprenderá como essas habilidades podem permitir mecanismos de pesquisa semântica, que podem pesquisar com base no significado, mecanismos de recomendação mais relevantes e executar tarefas de classificação, como análise de sentimentos.

Criar embeddings usando a API OpenAI

A API da OpenAI não só tem pontos de extremidade para acessar seus modelos GPT e Whisper, mas também para modelos de criação de embeddings a partir de entradas de texto. Você criará embeddings usando os modelos de embeddings de última geração da OpenAI para capturar o significado semântico do texto.

Crie mecanismos de recomendação e pesquisa semântica

Os mecanismos de pesquisa tradicionais dependiam da correspondência de palavras-chave para retornar os resultados mais relevantes aos usuários, mas as técnicas mais modernas usam embeddings, pois podem capturar o significado semântico do texto. Você aprenderá a criar um mecanismo de pesquisa semântica para uma plataforma de varejo on-line usando o modelo de incorporação da OpenAI, para que os usuários possam encontrar mais facilmente os produtos mais relevantes. Você também aprenderá a criar um sistema de recomendação de produtos, que se baseia nos mesmos princípios da pesquisa semântica.

Utilizar bancos de dados vetoriais

Os aplicativos de IA em produção que dependem de embeddings geralmente usam um banco de dados vetorial para armazenar e consultar o texto embutido de forma mais eficiente e reproduzível. Neste curso, você aprenderá a usar o ChromaDB, uma solução de banco de dados vetorial de código aberto e autogerenciada, para criar e armazenar embeddings em seu sistema local.