Obohacení embeddingů

V předchozím cvičení jsi při vytváření embeddingů produktů byl/a omezen/a jen na pole 'short_description', které zachytilo pouze část dostupných informací o produktu. V tomto cvičení do embeddingu zahrneš také 'title', 'short_description', 'category' a 'features', čímž zachytíš mnohem více informací.

Připomínáme strukturu seznamu slovníků products:

products = [
    {
        "title": "Smartphone X1",
        "short_description": "The latest flagship smartphone with AI-powered features and 5G connectivity.",
        "price": 799.99,
        "category": "Electronics",
        "features": [
            "6.5-inch AMOLED display",
            "Quad-camera system with 48MP main sensor",
            "Face recognition and fingerprint sensor",
            "Fast wireless charging"
        ]
    },
    ...
]

Při spojování vlastností do jednoho řetězce použij následující strukturu:

Title: <product title>
Description: <product description>
Category: <product category>
Features: <feature 1>; <feature 2>; <feature 3>; ...

Toto cvičení je součástí kurzu

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Definuj funkci create_product_text(), která spojí data z polí title, short_description, category a features do jednoho řetězce s požadovanou strukturou.
Pomocí create_product_text() zpracuj každý produkt v products a výsledky ulož do seznamu.
Vytvoř embeddingy pro texty v product_texts.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Define a function to combine the relevant features into a single string
def create_product_text(product):
  return f"""Title: {____}
Description: {____}
Category: {____}
Features: {____}"""

# Combine the features for each product
product_texts = [____ for product in ____]

# Create the embeddings from product_texts
product_embeddings = ____

Upravit a spustit kód