埋め込みモデルが画期的なAIアプリケーションの数々をどのように支えているかを学びましょう。OpenAI APIを使って埋め込みを作成し、テキスト間の意味的な類似度を計算する方法を習得します。

素晴らしき埋め込みの世界！

埋め込みとは？

選択肢

埋め込み

埋め込み以外

埋め込みの応用例

埋め込みの作成

埋め込みレスポンスをより深く知る

ベクトル空間の探究

商品説明の埋め込み

埋め込まれた説明の可視化

テキストの類似度

コサイン距離の計算

繰り返し可能な埋め込み

最も類似した商品を見つける

埋め込みを活用すると、セマンティック検索エンジン、レコメンデーションエンジン、感情分析などの分類タスクといった強力なAIアプリケーションを構築できます。OpenAIの埋め込みモデルを使ってこれらの魅力的なアプリケーションを実現する方法を学びましょう。

セマンティック検索と拡張埋め込み

埋め込みの拡張

類似度による並べ替え

製品のセマンティック検索

レコメンデーションシステム

商品レコメンデーションシステム

レコメンデーションエンジンへのユーザー履歴の追加

分類タスクへの埋め込みの活用

レストランレビューの埋め込み

レビューの感情分類

より詳細な説明の埋め込み

AIアプリケーションへの埋め込みの活用

埋め込みアプリケーションを本番環境で動かすには、効率的なベクトルの保存とクエリの仕組みが必要ですが、そこで登場するのがベクトルデータベースです。ベクトルデータベースが埋め込みアプリケーションのスケールアップにどう役立つかを学び、Chromaを使って独自のベクトルデータベースの作成とデータ追加を実際に行いましょう。

埋め込みシステム向けベクトルデータベース

メタデータにすべきか？

ベクトルデータベースの選択肢

ChromaDBを使用したベクトルデータベースの作成

ChromaDB を使ってみよう

tiktokenを使ったコストの見積もり

コレクションへのデータ追加

データベースのクエリと更新

Netflix コレクションへのクエリ実行

コレクションのアイテムの更新・削除

複数のクエリと絞り込み

複数のテキストを用いたクエリ

メタデータによる絞り込み

おめでとうございます！

ベクトルデータベース

Online Retail Products

Netflix Titles (Full)

Netflix Titles (First 1000)

テキスト埋め込みモデルは、テキスト入力から数値表現を生成します。埋め込みモデルは、テキストをエンコードしてセマンティックな意味を捉える能力により、セマンティック検索エンジンやレコメンデーションエンジンなど多くのAIアプリケーションの基盤となっています。このコースでは、OpenAI APIを通じてOpenAIの埋め込みモデルを活用し、テキストデータセットから埋め込みを作成して実際のアプリケーション開発を始める方法を学びます。また、埋め込みテキストを効率的に保存・クエリするためのベクトルデータベースについても学び、本番環境対応のアプリケーション構築に向けた大きな一歩を踏み出しましょう。

<h2>強力なAIアプリケーションを実現</h2>
埋め込みにより、テキストを数値で表現し、文脈と背後にある意図を捉えることができます。 埋め込みにより、意味に基づいて検索できるセマンティック検索エンジン、より関連性の高いレコメンデーションエンジン、そして感情分析のような分類タスクをどのように実現できるかを学んでいきます。<br><br>
<h2>OpenAI APIを使用して埋め込みを作成する</h2>OpenAI APIには、GPTやWhisperモデルにアクセスするためのエンドポイントだけでなく、テキスト入力から埋め込みを作成するためのモデル用エンドポイントも用意されています。 OpenAIの最先端の埋め込みモデルを使って、テキストのセマンティックな意味を捉える埋め込みを作成します。<br><br>
<h2>セマンティック検索とレコメンデーションエンジンを構築する</h2>
従来の検索エンジンは、キーワード一致によりユーザーに最も関連性の高い結果を返していましたが、より現代的な手法では、埋め込みを使うことでテキストのセマンティックな意味を捉えています。 ユーザーが最も関連性の高い商品をより簡単に見つけられるよう、OpenAIの埋め込みモデルを使ってオンライン小売プラットフォーム向けのセマンティック検索エンジンを作成する方法を学びます。 また、セマンティック検索と同じ原理に基づいて構築される、商品レコメンデーションシステムの作成方法も学びます。<br><br>
<h2>ベクトルデータベースを活用する</h2>
埋め込みに依存する本番環境のAIアプリケーションでは、埋め込み済みテキストをより効率的かつ再現性の高い方法で保存・クエリするために、ベクトルデータベースがよく使用されます。 このコースでは、オープンソースでセルフマネージド型のベクトルデータベースソリューションであるChromaDBを使って、ローカル環境で埋め込みを作成し、保存する方法を学びます。

Working with the OpenAI API

Python Toolbox

OpenAIの埋め込みモデルで、セマンティック検索や推薦エンジンなどの高度なAIを活用しよう！

OpenAI API で学ぶ埋め込み入門

OpenAIの埋め込みモデルを使って、セマンティック検索やレコメンデーションエンジンなど、より高度なAIアプリケーションを実現しましょう！

素晴らしき埋め込みの世界！

Create Your Free Account