Des embeddings plus reproductibles
À mesure que vous travaillez avec des embeddings, vous ferez souvent des appels répétés au modèle d'embedding d'OpenAI. Pour rendre ces appels plus reproductibles et modulaires, il est préférable de définir une fonction personnalisée appelée create_embeddings() qui produira des embeddings pour n'importe quel nombre de textes en entrée. Dans cet exercice, c'est exactement ce que vous allez faire!
Cette activité fait partie du cours
Introduction aux embeddings avec l'API d'OpenAI
Instructions de l’exercice
- Définissez une fonction
create_embeddings()qui envoie une entrée,texts, au modèle d'embedding et retourne une liste contenant les embeddings pour chaque texte en entrée. - Intégrez
short_descriptionaveccreate_embeddings(), puis extrayez et affichez les embeddings dans une seule liste. - Intégrez
list_of_descriptionsaveccreate_embeddings()et affichez.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Define a create_embeddings function
def create_embeddings(texts):
response = client.____(
model="text-embedding-3-small",
input=____
)
response_dict = response.model_dump()
return [data['____'] for data in ____['data']]
# Embed short_description and print
print(____)
# Embed list_of_descriptions and print
print(____)