Embeddings बनाना
इस अभ्यास में, आप OpenAI API का उपयोग करके अपनी पहली एम्बेडिंग्स बनाएँगे. आम तौर पर, OpenAI API के साथ काम करने के लिए आपको OpenAI API key चाहिए होती है, और एम्बेडिंग्स बनवाने पर कुछ लागत आती है. लेकिन, इस कोर्स में आपको कोई API key बनाने या प्रदान करने की ज़रूरत नहीं है.
कोड में <OPENAI_API_TOKEN> प्लेसहोल्डर पहले से दिया गया है, जो इस कोर्स के अभ्यासों के लिए मान्य रिक्वेस्ट भेज देगा. यदि कोर्स के दौरान कभी भी आपको RateLimitError मिले, तो थोड़ी देर रुकें और फिर से कोशिश करें.
openai लाइब्रेरी की OpenAI क्लास आपके लिए पूरे कोर्स में इम्पोर्ट की जाएगी, और इस अभ्यास के बाद client भी आपके लिए बनाया जाएगा.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
OpenAI API के साथ Embeddings परिचय
अभ्यास निर्देश
- एक OpenAI client बनाएँ (आप
api_keyको दिए गए प्लेसहोल्डर पर ही छोड़ सकते हैं). - Embeddings एंडपॉइंट पर एक रिक्वेस्ट बनाएँ,
text-embedding-3-smallमॉडल को अपनी पसंद का कोई भी टेक्स्ट पास करें. - मॉडल के
responseको dictionary में बदलें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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)