Chuyển đến nội dung chính
Trang chủAI

Khóa học

Nhập môn Embeddings với OpenAI API

Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 03, 2026
Mở khóa các ứng dụng AI nâng cao hơn, như tìm kiếm ngữ nghĩa và công cụ đề xuất, bằng mô hình embedding của OpenAI!
Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
OpenAIArtificial Intelligence
3 gio
11 video
37 Bài tập
3,000 XP
21,274
Giấy chứng nhận Thành tích

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Group

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Kích hoạt các ứng dụng AI mạnh mẽ

Embeddings cho phép chúng ta biểu diễn văn bản dưới dạng số, nắm bắt ngữ cảnh và ý định đằng sau văn bản. Bạn sẽ tìm hiểu cách những kỹ năng này có thể hỗ trợ các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, có thể tìm kiếm dựa trên ý nghĩa, các công cụ gợi ý phù hợp hơn và thực hiện các tác vụ phân loại như phân tích cảm xúc.

Tạo Embeddings bằng OpenAI API

OpenAI API không chỉ có các endpoint để truy cập các mô hình GPT và Whisper, mà còn có các mô hình để tạo embeddings từ đầu vào văn bản. Bạn sẽ tạo embeddings bằng các mô hình embeddings tiên tiến nhất của OpenAI để nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa của văn bản.

Xây dựng công cụ Tìm kiếm Ngữ nghĩa và Hệ thống Gợi ý

Các công cụ tìm kiếm truyền thống dựa vào việc khớp từ khóa để trả về kết quả phù hợp nhất cho người dùng, nhưng các kỹ thuật hiện đại hơn sử dụng embedding, vì chúng có thể nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa của văn bản. Bạn sẽ học cách tạo một công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa cho một nền tảng bán lẻ trực tuyến bằng mô hình embeddings của OpenAI, giúp người dùng dễ dàng tìm thấy những sản phẩm phù hợp nhất. Bạn cũng sẽ học cách tạo một hệ thống gợi ý sản phẩm, được xây dựng trên cùng các nguyên lý như tìm kiếm ngữ nghĩa.

Sử dụng cơ sở dữ liệu vector

Các ứng dụng AI trong môi trường sản xuất dựa trên embeddings thường sử dụng cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ và truy vấn văn bản đã được embedding theo cách hiệu quả hơn và có thể tái tạo tốt hơn. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng ChromaDB, một giải pháp cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, tự quản lý, để tạo và lưu trữ embeddings trên hệ thống cục bộ của bạn.

Điều kiện tiên quyết

Working with the OpenAI APIPython Toolbox
1

Embeddings là gì?

Khám phá cách các mô hình embeddings vận hành nhiều ứng dụng AI thú vị nhất. Học cách dùng OpenAI API để tạo embeddings và tính toán độ tương đồng ngữ nghĩa giữa các văn bản.
Bắt Đầu Chương
2

Embeddings cho các ứng dụng AI

Embeddings mở khóa các ứng dụng AI mạnh mẽ, bao gồm công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, hệ thống gợi ý và các tác vụ phân loại như phân tích cảm xúc. Học cách sử dụng mô hình embeddings của OpenAI để hiện thực hóa những ứng dụng hấp dẫn này!
Bắt Đầu Chương
3

Cơ sở dữ liệu vector

Nhập môn Embeddings với OpenAI API
Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Đăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Nhập môn Embeddings với OpenAI API ngay hôm nay!

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.