课程
使用 OpenAI API 的 Embeddings 入门
中级技能水平
更新时间 2026年3月
OpenAIArtificial Intelligence3小时11 视频37 道练习3,000 XP20,482成就证明
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打造强大的 AI 应用
嵌入使我们能够以数值方式表示文本，捕捉文本背后的上下文和意图。 你将了解这些能力如何支持语义搜索引擎，使其能够基于含义进行搜索，打造更相关的推荐引擎，并执行诸如情感分析之类的分类任务。使用 OpenAI API 创建嵌入
OpenAI API 不仅提供用于访问其 GPT 和 Whisper 模型的端点，还提供用于从文本输入创建嵌入的模型。 您将使用 OpenAI 先进的嵌入模型创建嵌入，以捕捉文本的语义含义。构建语义搜索和推荐引擎
传统搜索引擎依赖关键词匹配来向用户返回最相关的结果，但更现代的技术使用嵌入，因为它们能够捕捉文本的语义含义。 你将学习如何使用 OpenAI 的嵌入模型为在线零售平台创建语义搜索引擎，从而让用户更轻松地找到最相关的产品。 你还将学习如何创建产品推荐系统，这些系统建立在与语义搜索相同的原理之上。利用向量数据库
生产环境中的 AI 应用若依赖嵌入，通常会使用向量数据库以更高效、可复现的方式存储和查询嵌入文本。 在本课程中，你将学习如何使用 ChromaDB——一个开源、自托管的向量数据库解决方案——在本地系统上创建和存储嵌入。先决条件
Working with the OpenAI APIPython Toolbox1
What are Embeddings?
Discover how embeddings models power many of the most exciting AI applications. Learn to use the OpenAI API to create embeddings and compute the semantic similarity between text.
2
Embeddings for AI Applications
Embeddings enable powerful AI applications, including semantic search engines, recommendation engines, and classification tasks like sentiment analysis. Learn how to use OpenAI's embeddings model to enable these exciting applications!
3
Vector Databases
To enable embedding applications in production, you'll need an efficient vector storage and querying solution: enter vector databases! You'll learn how vector databases can help scale embedding applications and begin creating and adding to your very own vector databases using Chroma.
使用 OpenAI API 的 Embeddings 入门
课程完成 加入超过19百万学习者，今天就开始使用 OpenAI API 的 Embeddings 入门！
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