繰り返し可能な埋め込み
埋め込みを扱い続けるうちに、OpenAIの埋め込みモデルへの呼び出しを繰り返す場面が増えてきます。より再利用しやすく効率的な形で呼び出せるよう、任意の数のテキスト入力に対して埋め込みを返すカスタム関数 create_embeddings() を定義しましょう。この演習では、その関数を作成します。
この演習はコースの一部です
OpenAI API で学ぶ埋め込み入門
演習の手順
- 入力
textsを埋め込みモデルに送信し、各入力テキストの埋め込みをリストとして返す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、結果を1つのリストとして取り出して出力してください。create_embeddings()を使ってlist_of_descriptionsを埋め込み、結果を出力してください。
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(____)