शक्तिशाली AI अनुप्रयोग सक्षम करें

एम्बेडिंग्स हमें पाठ को संख्यात्मक रूप से प्रस्तुत करने की अनुमति देती हैं, जिससे पाठ के पीछे का संदर्भ और आशय कैप्चर होता है। आप सीखेंगे कि ये क्षमताएँ कैसे सिमेंटिक सर्च इंजन को सक्षम कर सकती हैं, जो अर्थ के आधार पर खोज कर सकते हैं, अधिक प्रासंगिक अनुशंसा इंजन, और सेंटिमेंट विश्लेषण जैसे वर्गीकरण कार्य कर सकते हैं।

OpenAI API का उपयोग करके एम्बेडिंग्स बनाएं

OpenAI API में न केवल इसके GPT और Whisper मॉडल्स तक पहुँचने के लिए एंडपॉइंट्स हैं, बल्कि टेक्स्ट इनपुट्स से एम्बेडिंग्स बनाने वाले मॉडल्स के लिए भी एंडपॉइंट्स हैं। आप OpenAI के अत्याधुनिक एम्बेडिंग मॉडल्स का उपयोग करके एम्बेडिंग्स बनाएँगे, ताकि टेक्स्ट के अर्थगत अर्थ को कैप्चर किया जा सके।

सिमेंटिक सर्च और अनुशंसा इंजन बनाएं

पारंपरिक सर्च इंजन उपयोगकर्ताओं को सबसे प्रासंगिक परिणाम देने के लिए कीवर्ड मिलान पर निर्भर थे, लेकिन अधिक आधुनिक तकनीकें एम्बेडिंग्स का उपयोग करती हैं, क्योंकि वे पाठ के अर्थगत अर्थ को पकड़ सकती हैं। आप OpenAI के एम्बेडिंग्स मॉडल का उपयोग करके एक ऑनलाइन रिटेल प्लेटफ़ॉर्म के लिए एक सिमैंटिक सर्च इंजन बनाना सीखेंगे, ताकि उपयोगकर्ता सबसे प्रासंगिक उत्पादों को अधिक आसानी से खोज सकें। आप यह भी सीखेंगे कि एक उत्पाद अनुशंसा प्रणाली कैसे बनाई जाए, जो सिमेंटिक खोज के समान सिद्धांतों पर आधारित होती है।

वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करें

प्रोडक्शन में AI अनुप्रयोग, जो embeddings पर निर्भर करते हैं, अक्सर embedded text को अधिक कुशल और पुनरुत्पादनीय तरीके से संग्रहीत और क्वेरी करने के लिए एक vector database का उपयोग करते हैं। इस पाठ्यक्रम में, आप ChromaDB का उपयोग करना सीखेंगे, जो एक ओपन-सोर्स, स्व-प्रबंधित वेक्टर डेटाबेस समाधान है, ताकि आप अपने स्थानीय सिस्टम पर embeddings बना और संग्रहीत कर सकें।

वेक्टर स्पेस की जाँच-पड़ताल

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