การสร้าง Embeddings ด้วย OpenAI API

เปิดใช้งานแอปพลิเคชัน AI อันทรงพลัง

การฝังเวกเตอร์ช่วยให้เราสามารถแทนข้อความในรูปแบบตัวเลข โดยจับบริบทและเจตนาที่อยู่เบื้องหลังข้อความได้ คุณจะได้เรียนรู้ว่า ความสามารถเหล่านี้สามารถช่วยให้เครื่องมือค้นหาเชิงความหมาย ซึ่งค้นหาตามความหมาย เครื่องมือแนะนำที่เกี่ยวข้องมากขึ้น และการทำงานด้านการจำแนกประเภท เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก ได้อย่างไร

สร้าง Embeddings ด้วย OpenAI API

OpenAI API ไม่ได้มีเพียง endpoint สำหรับเข้าถึงโมเดล GPT และ Whisper เท่านั้น แต่ยังมีโมเดลสำหรับสร้าง embeddings จากข้อมูลนำเข้าที่เป็นข้อความอีกด้วย คุณจะสร้าง embeddings โดยใช้โมเดล embeddings ล้ำสมัยของ OpenAI เพื่อจับความหมายเชิงความหมายของข้อความ

สร้างระบบค้นหาเชิงความหมายและระบบแนะนำ

เครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมอาศัยการจับคู่คีย์เวิร์ดเพื่อแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องที่สุดแก่ผู้ใช้ แต่เทคนิคที่ทันสมัยกว่าจะใช้ embeddings เพราะสามารถจับความหมายเชิงความหมายของข้อความได้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างเครื่องมือค้นหาเชิงความหมายสำหรับแพลตฟอร์มค้าปลีกออนไลน์โดยใช้โมเดล embeddings ของ OpenAI เพื่อให้ผู้ใช้ค้นหาสินค้าที่เกี่ยวข้องที่สุดได้ง่ายขึ้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างระบบแนะนำสินค้า ซึ่งสร้างขึ้นบนหลักการเดียวกับการค้นหาเชิงความหมาย

ใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์

แอปพลิเคชัน AI ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงที่อาศัย embeddings มักใช้ฐานข้อมูลเวกเตอร์เพื่อจัดเก็บและสืบค้นข้อความที่ถูกฝังไว้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและทำซ้ำได้มากขึ้น ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้การใช้ ChromaDB ซึ่งเป็นโซลูชันฐานข้อมูลเวกเตอร์แบบโอเพนซอร์สที่จัดการเองได้ เพื่อสร้างและจัดเก็บ embeddings บนระบบโลคัลของคุณ