임베딩 생성하기
이 연습 문제에서는 OpenAI API를 사용해 첫 번째 임베딩을 만들어 볼 거예요. 일반적으로 OpenAI API를 사용하려면 OpenAI API 키가 필요하고, 임베딩을 생성하면 비용이 발생합니다. 하지만 이 강의에서는 API 키를 직접 생성하거나 제공하실 필요가 없습니다.
코드에는 <OPENAI_API_TOKEN> 플레이스홀더가 제공되어 있으며, 이 강의의 연습 문제를 위해 유효한 요청을 보냅니다. 강의 진행 중 RateLimitError가 발생하면 잠시 기다렸다가 다시 시도해 보세요.
강의 전체에서 openai 라이브러리의 OpenAI 클래스는 미리 임포트되며, 이 연습을 마친 뒤에는 client도 자동으로 생성됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
OpenAI API로 시작하는 임베딩 Introduction
연습 안내
- OpenAI 클라이언트를 생성하세요(제공된 플레이스홀더
api_key값은 그대로 두셔도 됩니다). - Embeddings 엔드포인트에 요청을 생성하고,
text-embedding-3-small모델에 임의의 텍스트를 전달하세요. - 모델의
response를 사전으로 변환하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)