Créer des embeddings
Dans cet exercice, vous allez créer vos tout premiers embeddings avec l’API OpenAI. Normalement, pour interagir avec l’API OpenAI, vous avez besoin d’une clé API OpenAI, et la création d’embeddings entraîne un coût. Cependant, vous n’avez pas besoin de créer ni de fournir de clé API dans ce cours.
L’espace réservé <OPENAI_API_TOKEN> a été ajouté dans le code et enverra des requêtes valides pour les exercices de ce cours. Si, à un moment donné, vous rencontrez une RateLimitError, patientez un instant puis réessayez.
La classe OpenAI de la bibliothèque openai sera importée pour vous tout au long du cours et, après cet exercice, le client sera créé pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI
Instructions
- Créez un client OpenAI (vous pouvez laisser
api_keysur l’espace réservé fourni). - Créez une requête vers l’endpoint Embeddings en passant au modèle
text-embedding-3-smallle texte de votre choix. - Convertissez la
responsedu modèle en dictionnaire.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create an OpenAI client
client = ____(api_key="")
# Create a request to obtain embeddings
response = ____
# Convert the response into a dictionary
response_dict = ____
print(response_dict)