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  3. OpenAI API로 시작하는 임베딩 Introduction
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연습 문제

여러 텍스트로 쿼리하기

많은 경우에 여러 개의 쿼리 텍스트로 벡터 데이터베이스를 질의하고 싶을 때가 있습니다. 이때 사용하는 쿼리 텍스트는 문서를 추가할 때와 동일한 임베딩 함수를 사용해 임베딩된다는 점을 떠올려 보세요.

이 연습 문제에서는 netflix_titles 컬렉션의 두 개 ID에 해당하는 문서를 이용해 컬렉션의 나머지 항목을 쿼리하고, 가장 유사한 결과를 추천 결과로 반환해 보겠습니다.

netflix_titles 컬렉션은 계속 사용 가능하며, OpenAIEmbeddingFunction()도 이미 임포트되어 있습니다.

지침

100 XP
  • reference_ids에 있는 ID에 대해 컬렉션에서 문서를 가져오세요.
  • reference_texts를 사용해 컬렉션을 쿼리하고, 각 쿼리에 대해 3개의 결과를 반환하세요.