Создание эмбеддингов

В этом упражнении вы создадите свои первые эмбеддинги (векторные представления) с помощью OpenAI API. В обычных условиях для работы с OpenAI API потребовался бы ключ API, а создание эмбеддингов было бы платным. Однако в этом курсе вам не нужно создавать или предоставлять ключ API.

В коде уже указан плейсхолдер <OPENAI_API_TOKEN>, который обеспечивает корректную отправку запросов в рамках курса. Если в какой-то момент вы столкнётесь с ошибкой RateLimitError, подождите немного и попробуйте снова.

Класс OpenAI из библиотеки openai будет импортирован автоматически на протяжении всего курса, а начиная со следующего упражнения client также будет создаваться за вас.

Это упражнение является частью курса

Введение в эмбеддинги с OpenAI API

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте клиент OpenAI (значение api_key можно оставить в виде предоставленного плейсхолдера).
Отправьте запрос к эндпоинту Embeddings, передав модели text-embedding-3-small любой текст на ваш выбор.
Преобразуйте объект response модели в словарь.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create an OpenAI client
client = ____(api_key="")

# Create a request to obtain embeddings
response = ____

# Convert the response into a dictionary
response_dict = ____
print(response_dict)

Редактировать и запускать код