Osadzenia wielokrotnego użytku
Pracując z osadzeniami (embeddings — wektorowymi reprezentacjami tekstu), będziesz wielokrotnie wysyłać zapytania do modelu OpenAI. Aby ten proces był bardziej elastyczny i modularny, warto zdefiniować własną funkcję create_embeddings(), która będzie generować osadzenia dla dowolnej liczby tekstów wejściowych. Właśnie to zrobisz w tym ćwiczeniu!
To ćwiczenie jest częścią kursu
Wprowadzenie do osadzeń z OpenAI API
Instrukcje do ćwiczenia
- Zdefiniuj funkcję
create_embeddings(), która przyjmuje wejścietexts, wysyła je do modelu osadzeń i zwraca listę osadzeń dla każdego tekstu wejściowego. - Osadź
short_descriptionza pomocącreate_embeddings(), a następnie wyodrębnij i wydrukuj osadzenia jako pojedynczą listę. - Osadź
list_of_descriptionsza pomocącreate_embeddings()i wydrukuj wynik.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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(____)