Des embeddings plus réutilisables
À mesure que vous travaillez avec les embeddings, vous ferez 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 renverra des embeddings pour n’importe quel nombre de textes en entrée. Dans cet exercice, c’est exactement ce que vous allez faire !
Cet exercice fait partie du cours
Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI
Instructions
- Définissez une fonction
create_embeddings()qui envoie un paramètre d’entrée,texts, au modèle d’embedding et renvoie une liste contenant les embeddings pour chaque texte. - Générez l’embedding de
short_descriptionaveccreate_embeddings(), puis extrayez et affichez les embeddings dans une liste unique. - Générez les embeddings de
list_of_descriptionsaveccreate_embeddings()et affichez le résultat.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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(____)