Curs
Introduction to Embeddings with the OpenAI API
IntermediarNivel de competențe
Actualizat 03.2026
OpenAIArtificial Intelligence3 h11 videoclipuri37 Exerciții3,000 XP20,482Certificat de realizare
Creează-ți contul gratuit
Continuă cu GoogleArată mai multe opțiunisau
Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.
Îndrăgit de cursanți din mii de companii
Formare pentru o echipă?
Încearcă pentru afaceriDescrierea cursului
Permite aplicații AI puternice
Embeddingurile ne permit să reprezentăm textul numeric, surprinzând contextul și intenția din spatele textului. Vei învăța cum aceste abilități pot permite motoare de căutare semantică, care pot căuta pe baza sensului, motoare de recomandare mai relevante și pot realiza sarcini de clasificare precum analiza sentimentului.Creează embeddings folosind OpenAI API
OpenAI API nu are doar endpoint-uri pentru accesarea modelelor sale GPT și Whisper, ci și pentru modele care creează embeddings din inputuri text. Vei crea embeddings folosind modelele de embeddings de ultimă generație de la OpenAI pentru a surprinde semnificația semantică a textului.Construiește motoare de căutare semantică și de recomandare
Motoarele de căutare tradiționale se bazau pe potrivirea cuvintelor-cheie pentru a returna utilizatorilor cele mai relevante rezultate, însă tehnicile mai moderne folosesc embeddings, deoarece acestea pot surprinde sensul semantic al textului. Vei învăța să creezi un motor de căutare semantică pentru o platformă de retail online folosind modelul de embeddings de la OpenAI, astfel încât utilizatorii să poată găsi mai ușor cele mai relevante produse. Vei învăța, de asemenea, cum să creezi un sistem de recomandare a produselor, construit pe aceleași principii ca și căutarea semantică.Utilizați bazele de date vectoriale
Aplicațiile AI în producție care se bazează pe embeddings folosesc adesea o bază de date vectorială pentru a stoca și interoga textul încorporat într-un mod mai eficient și mai reproductibil. În acest curs, vei învăța să folosești ChromaDB, o soluție open-source de bază de date vectorială, administrată de tine, pentru a crea și stoca embeddings pe sistemul tău local.Cerințe prealabile
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.
Introduction to Embeddings with the OpenAI API
Curs finalizat
Obține diploma de absolvire
Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumatDistribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum
Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Introduction to Embeddings with the OpenAI API astăzi!
Creează-ți contul gratuit
Continuă cu GoogleArată mai multe opțiunisau
Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.
Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.