Incrustar descripciones de productos
Te han proporcionado una lista de diccionarios llamada products, que contiene información sobre distintos productos vendidos por un minorista online. Tu trabajo consiste en incrustar el 'short_description' de cada producto para permitir la búsqueda semántica en el sitio web del minorista.
Aquí tienes un avance de la lista de diccionarios 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"
]
},
...
]
Ya se ha creado un cliente OpenAI asignado a client.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a las incrustaciones con la OpenAI API
Instrucciones de ejercicio
- Crea una lista llamada
product_descriptionsque contenga los'short_description'de cada producto deproductsutilizando una comprensión de lista. - Crea incrustaciones para cada producto
'short_description'utilizando la dosificación, pasando la entrada al modelotext-embedding-3-small. - Extrae las incrustaciones de cada producto de
response_dicty guárdalas enproductsbajo una nueva clave llamada'embedding'.
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Extract a list of product short descriptions from products
product_descriptions = [____ for product in ____]
# Create embeddings for each product description
response = ____
response_dict = response.model_dump()
# Extract the embeddings from response_dict and store in products
for i, product in ____:
product['embedding'] = response_dict[____][____][____]
print(products[0].items())