Mais incorporações repetíveis
À medida que continuar a trabalhar com embeddings, você se verá fazendo chamadas repetidas para o modelo de embedding da OpenAI. Para fazer essas chamadas de forma mais repetitiva e modular, seria melhor definir uma função personalizada chamada create_embeddings() que produziria embeddings para qualquer número de entradas de texto. Neste exercício, você fará exatamente isso!
Este exercício faz parte do curso
Introdução aos embeddings com o OpenAI API
Instruções do exercício
- Defina uma função
create_embeddings()que envia uma entrada,texts, para o modelo de incorporação e retorna uma lista contendo as incorporações para cada texto de entrada. - Incorpore
short_descriptionusandocreate_embeddings()e extraia e imprima as incorporações em uma única lista. - Incorpore o site
list_of_descriptionsusandocreate_embeddings()e imprima.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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(____)