Nhập môn Embeddings với OpenAI API

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.