より再利用しやすい埋め込み
埋め込みを扱い続けると、OpenAI の埋め込みモデルを繰り返し呼び出す場面が増えます。これらの呼び出しをより再現性高くモジュール化するために、任意数のテキスト入力に対して埋め込みを出力するカスタム関数 create_embeddings() を定義しておくと便利です。この演習では、その実装に取り組みます。
この演習はコースの一部です
OpenAI API ではじめる Embeddings 入門
演習の手順
- 入力
textsを埋め込みモデルに送信し、各テキスト入力の埋め込みを含むリストを返すcreate_embeddings()関数を定義してください。 create_embeddings()を使ってshort_descriptionを埋め込み、埋め込みを単一のリストとして取り出して表示してください。create_embeddings()を使ってlist_of_descriptionsを埋め込み、表示してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Define a create_embeddings function
def create_embeddings(texts):
response = client.____(
model="text-embedding-3-small",
input=____
)
response_dict = response.model_dump()
return [data['____'] for data in ____['data']]
# Embed short_description and print
print(____)
# Embed list_of_descriptions and print
print(____)