Embedding モデルは、テキストを数値表現に変換し、文脈や意図を捉えます。これにより、他の種類の AI モデルでは難しい強力なアプリケーションが可能になります。
この演習では、Embedding モデルの適切なユースケースを見分ける力を試します。
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。
現在の演習
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。
