あなたは Filmflix に雇われ、埋め込みを使った映画レコメンデーションエンジンを作成します。アプリケーションは映画の説明文を埋め込み、ベクトルデータベースに保存します。そのうえで、ユーザーが好きな他の映画との類似度を使って新しい作品をおすすめします。まずは、ベクトルデータベース内のデータ構造をどう設計するか決める必要があります。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
多くの先進的なAIアプリケーションを支える埋め込みモデルの仕組みを学びましょう。OpenAI API を使って埋め込みを作成し、テキスト同士のセマンティック類似度を計算する方法を身につけます。
Embeddings は、セマンティックサーチ、レコメンデーションエンジン、感情分析のような分類タスクなど、強力なAIアプリケーションを実現します。OpenAI の embeddings モデルを使って、これらの魅力的なアプリケーションを有効化する方法を学びましょう。
本番環境で埋め込みアプリケーションを動かすには、効率的なベクトルの保存と検索が欠かせません。そこで活躍するのがベクターデータベースです。ベクターデータベースがスケールを支える仕組みを理解し、Chroma を用いて自分のベクターデータベースを作成・拡張する方法を学びます。
現在の演習