Anreichernde Einbettungen
Wenn du bisher Produktinformationen eingebettet hast, konntest du nur das Produkt 'short_description' einbetten, das zwar einige, aber nicht alle relevanten Produktinformationen enthielt. In dieser Übung wirst du 'title', 'short_description', 'category' und 'features' einbinden, um noch mehr Informationen zu erfassen.
Hier ist eine Erinnerung an die products Liste von Wörterbüchern:
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"
]
},
...
]
Wenn du die Merkmale zu einem einzigen String kombinierst, sollte dieser folgende Struktur haben:
Title: <product title>
Description: <product description>
Category: <product category>
Features: <feature 1>; <feature 2>; <feature 3>; ...
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in Embeddings mit der OpenAI API
Anleitung zur Übung
- Definiere eine Funktion namens
create_product_text(), um die Daten vontitle,short_description,categoryundfeatureszu einem einzigen String mit der gewünschten Struktur zusammenzufassen. - Verwende
create_product_text(), um die Merkmale für jedes Produkt inproductszu kombinieren und die Ergebnisse in einer Liste zu speichern. - Binde den Text in
product_textsein.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# 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 = ____