Primeros pasos con ChromaDB

En los siguientes ejercicios, utilizarás una base de datos vectorial para incrustar y consultar 1000 películas y TV programas del conjunto de datos de Netflix introducido en el vídeo. El objetivo será utilizar estos datos para generar recomendaciones basadas en una consulta de búsqueda. Para empezar, crearás la base de datos y la colección para almacenar los datos.

chromadb está disponible para que lo utilices, y el OpenAIEmbeddingFunction() se ha importado de chromadb.utils.embedding_functions. Al igual que en los dos primeros capítulos, en este capítulo no necesitas proporcionar una clave de OpenAI API.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a las incrustaciones con la OpenAI API

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Instrucciones del ejercicio

Crea un cliente persistente para guardar los archivos de la base de datos en el disco; puedes omitir la ruta del archivo para estos ejercicios.
Crea una colección de base de datos llamada netflix_titles que utilice la función de incrustación de OpenAI.
Enumera todas las colecciones de la base de datos.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Create a persistant client
client = chromadb.____()

# Create a netflix_title collection using the OpenAI Embedding function
collection = client.create_collection(
    name="____",
    ____=____(model_name="text-embedding-3-small", api_key="")
)

# List the collections
print(client.____())

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