埋め込みを作成する
この演習では、OpenAI API を使って最初の埋め込みを作成します。通常、OpenAI API とやり取りするには OpenAI の API キーが必要で、埋め込みの作成にはコストが発生します。しかし、このコースではAPI キーを作成・入力する必要はありません。
コード内には <OPENAI_API_TOKEN> というプレースホルダーが用意されており、コース内の演習で有効なリクエストを送信できます。もしコースの途中で RateLimitError が発生した場合は、少し待ってから再実行してください。
コース全体を通して、openai ライブラリの OpenAI クラスはインポート済みで提供されます。また、この演習以降は client も自動で作成されます。
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
- OpenAI クライアントを作成します（
api_keyは用意されたプレースホルダーのままで構いません）。 - Embeddings エンドポイントへのリクエストを作成し、
text-embedding-3-smallモデルに任意のテキストを渡します。 - モデルの
responseを辞書に変換します。
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。
# Create an OpenAI client
client = ____(api_key="")
# Create a request to obtain embeddings
response = ____
# Convert the response into a dictionary
response_dict = ____
print(response_dict)