Încorporări (embeddings) mai reutilizabile

Pe măsură ce lucrezi cu încorporări (embeddings), vei face apeluri repetate la modelul de embedding al OpenAI. Pentru a structura aceste apeluri într-un mod mai reutilizabil și modular, ar fi mai bine să definești o funcție personalizată numită create_embeddings(), care să returneze încorporările pentru orice număr de texte de intrare. În acest exercițiu, vei face exact asta!

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în Embeddings cu API-ul OpenAI

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Definește o funcție create_embeddings() care trimite un input, texts, la modelul de embedding și returnează o listă cu încorporările pentru fiecare text de intrare.
Încorporează short_description folosind create_embeddings(), apoi extrage și afișează încorporările într-o singură listă.
Încorporează list_of_descriptions folosind create_embeddings() și afișează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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(____)

Editează și rulează codul