प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन एम्बेड करना

आपको products नाम की डिक्शनरियों की एक लिस्ट दी गई है, जिसमें एक ऑनलाइन रिटेलर द्वारा बेचे जाने वाले अलग-अलग प्रोडक्ट्स की जानकारी है. आपका काम रिटेलर की वेबसाइट के लिए सेमान्टिक सर्च सक्षम करने हेतु हर प्रोडक्ट की 'short_description' को एम्बेड करना है.

यहाँ products लिस्ट ऑफ डिक्शनरीज़ का एक प्रीव्यू दिया गया है:

products = [
    {
        "title": "Smartphone X1",
        "short_description": "The latest flagship smartphone with AI-powered features and 5G connectivity.",
        "price": 799.99,
        "category": "Electronics",
        "features": [
            "6.5-inch AMOLED display",
            "Quad-camera system with 48MP main sensor",
            "Face recognition and fingerprint sensor",
            "Fast wireless charging"
        ]
    },
    ...
]

एक OpenAI client पहले से बनाया जा चुका है और client वैरिएबल को असाइन है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

OpenAI API के साथ Embeddings परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

एक लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन का उपयोग करके products में हर प्रोडक्ट की 'short_description' लेते हुए product_descriptions नाम की लिस्ट बनाइए.
Batching का उपयोग करके हर प्रोडक्ट की 'short_description' के लिए embeddings बनाइए, और input को text-embedding-3-small मॉडल में पास कीजिए.
response_dict से हर प्रोडक्ट की embedding निकालिए और उन्हें products में 'embedding' नाम की नई key के तहत सेव कीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Extract a list of product short descriptions from products
product_descriptions = [____ for product in ____]

# Create embeddings for each product description
response = ____
response_dict = response.model_dump()

# Extract the embeddings from response_dict and store in products
for i, product in ____:
    product['embedding'] = response_dict[____][____][____]
    
print(products[0].items())

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