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  3. OpenAI API ではじめる Embeddings 入門
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演習

ChromaDB を始めよう

この後の演習では、ビデオで紹介した Netflix データセットから 1000 本の映画とテレビ番組をベクトルデータベースに埋め込み、クエリを実行します。目的は、検索クエリに基づいてレコメンデーションを生成することです。まずは、データを保存するデータベースとコレクションを作成しましょう。

chromadb は利用可能で、OpenAIEmbeddingFunction() は chromadb.utils.embedding_functions からインポート済みです。最初の 2 章と同様に、この章でも OpenAI API キーを用意する必要はありません。

指示

100 XP
  • データベースファイルをディスクに保存するための永続クライアントを作成します。この演習ではファイルパスは省略してかまいません。
  • OpenAI の埋め込み関数を使う netflix_titles という名前のデータベースコレクションを作成します。
  • データベース内のすべてのコレクションを一覧表示します。