Vizualizarea descrierilor încorporate
Acum că ai creat încorporări (embeddings) din descrierile produselor, e timpul să le explorezi! Vei folosi t-SNE pentru a reduce numărul de dimensiuni ale datelor de încorporare de la 1.536 la două, ceea ce va face datele mult mai ușor de vizualizat.
Vei porni de la lista products de dicționare cu care ai lucrat în exercițiul anterior, care conține informații despre produse și încorporările create din 'short_description'. Ca reminder, iată o previzualizare a lui 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"
],
"embedding": [-0.014650369994342327, ..., 0.008677126839756966]
},
...
]
matplotlib.pyplot și numpy au fost importate ca plt, respectiv np.
Acest exercițiu face parte din cursul
Introducere în Embeddings cu API-ul OpenAI
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create categories and embeddings lists using list comprehensions
categories = [product[____] for product in products]
embeddings = [product[____] for product in products]