Îmbogățirea încorporărilor
Anterior, când ai generat încorporări pentru informații despre produse, erai limitat la câmpul 'short_description', care surprindea o parte, dar nu toate informațiile relevante disponibile. În acest exercițiu, vei încorpora câmpurile 'title', 'short_description', 'category' și 'features' pentru a captura mult mai multe informații.
Iată un memento al listei de dicționare products:
products = [
{
"title": "Smartphone X1",
"short_description": "The latest flagship smartphone with AI-powered features and 5G connectivity.",
"price": 799.99,
"category": "Electronics",
"features": [
"6.5-inch AMOLED display",
"Quad-camera system with 48MP main sensor",
"Face recognition and fingerprint sensor",
"Fast wireless charging"
]
},
...
]
Atunci când combini caracteristicile într-un singur șir de caractere, acesta trebuie să aibă următoarea structură:
Title: <product title>
Description: <product description>
Category: <product category>
Features: <feature 1>; <feature 2>; <feature 3>; ...
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Embeddings cu API-ul OpenAI
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Definește o funcție numită
create_product_text()pentru a combina datele dintitle,short_description,categoryșifeaturesîntr-un singur șir de caractere cu structura dorită. - Folosește
create_product_text()pentru a combina caracteristicile fiecărui produs dinproducts, stocând rezultatele într-o listă. - Generează încorporările pentru textul din
product_texts.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Define a function to combine the relevant features into a single string
def create_product_text(product):
return f"""Title: {____}
Description: {____}
Category: {____}
Features: {____}"""
# Combine the features for each product
product_texts = [____ for product in ____]
# Create the embeddings from product_texts
product_embeddings = ____