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  3. Introduction aux embeddings avec l'API d'OpenAI
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Interroger avec plusieurs textes

Dans bien des cas, vous voudrez interroger la base de données vectorielle avec plusieurs textes de requête. Rappelez-vous que ces textes de requête sont convertis en embeddings à l'aide de la même fonction d'embedding que celle utilisée lors de l'ajout des documents.

Dans cet exercice, vous utiliserez les documents correspondant à deux ID dans la collection netflix_titles pour interroger le reste de la collection et retourner les résultats les plus similaires comme recommandations.

La collection netflix_titles est toujours disponible, et OpenAIEmbeddingFunction() a été importée.

Інструкції

100 XP
  • Récupérez les documents de la collection pour les ID dans reference_ids.
  • Interrogez la collection en utilisant reference_texts pour retourner trois résultats pour chaque requête.