OpenAI API ile Embeddings’e Giriş

Güçlü Yapay Zekâ Uygulamalarını Etkinleştirin

Embedding'ler, metni sayısal olarak temsil etmemizi sağlar ve metnin arkasındaki bağlamı ile amacı yakalar. Bu yeteneklerin, anlam temelli arama yapabilen semantik arama motorlarını, daha alakalı öneri motorlarını ve duygu analizi gibi sınıflandırma görevlerini nasıl mümkün kılabileceğini öğreneceksiniz.

OpenAI API ile Embedding Oluşturma

OpenAI API, yalnızca GPT ve Whisper modellerine erişim için uç noktalar sunmakla kalmaz, aynı zamanda metin girdilerinden embedding oluşturmak için de modeller içerir. Metnin anlamsal anlamını yakalamak için OpenAI’nin son teknoloji embedding modellerini kullanarak embedding’ler oluşturacaksınız.

Anlamsal Arama ve Öneri Motorları Oluşturun

Geleneksel arama motorları, kullanıcılara en alakalı sonuçları döndürmek için anahtar kelime eşleştirmesine dayanıyordu; ancak daha modern teknikler, metnin anlamsal anlamını yakalayabildikleri için embedding’leri kullanır. OpenAI'nin embedding modelini kullanarak bir çevrimiçi perakende platformu için semantik bir arama motoru oluşturmayı öğreneceksiniz; böylece kullanıcılar en alakalı ürünleri çok daha kolay bulabilir. Ayrıca, semantik arama ile aynı prensipler üzerine kurulu bir ürün öneri sistemi oluşturmayı da öğreneceksiniz.

Vektör Veritabanlarını Kullanın

Üretimdeki AI uygulamaları, gömlemelere dayandığında, gömülü metni daha verimli ve tekrarlanabilir bir şekilde depolamak ve sorgulamak için genellikle bir vektör veritabanı kullanır. Bu kursta, yerel sisteminizde embedding’ler oluşturmak ve depolamak için açık kaynaklı, kendi kendini yöneten bir vektör veritabanı çözümü olan ChromaDB’yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.