Introducere în Embeddings cu API-ul OpenAI

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.