Embedding modellerinin en heyecan verici AI uygulamalarını nasıl güçlendirdiğini keşfet. OpenAI API’yi kullanarak embedding oluşturmayı ve metinler arasındaki anlamsal benzerliği hesaplamayı öğren.

Embedding'lerin harika dünyası!

Embeddings nedir?

Embeddings uygulamaları

Embedding'ler oluşturma

Embeddings yanıtını derinlemesine inceleme

Vektör uzayını incelemek

Ürün açıklamalarını gömme

Gömülü açıklamaları görselleştirme

Metin benzerliği

Kosinüs uzaklıklarını hesaplama

Daha tekrarlanabilir embedding'ler

En benzer ürünü bulma

Embeddings; anlamsal arama motorları, öneri sistemleri ve duygu analizi gibi sınıflandırma görevleri dahil güçlü AI uygulamalarını mümkün kılar. OpenAI'nin embeddings modelini kullanarak bu heyecan verici uygulamaları nasıl etkinleştireceğini öğren!

Anlamsal arama ve zenginleştirilmiş embedding'ler

Zenginleştirilmiş embeddings

Benzerliğe göre sıralama

Ürünler için semantik arama

Öneri sistemleri

Ürün öneri sistemi

Öneri motoruna kullanıcı geçmişi ekleme

Sınıflandırma görevleri için gömlemeler

Restoran yorumlarını gömme

İnceleme duyarlılığını sınıflandırma

Daha ayrıntılı açıklamaları gömme

AI Uygulamaları için Embeddings

Embedding uygulamalarını üretimde etkinleştirmek için verimli bir vektör depolama ve sorgulama çözümüne ihtiyacın var: karşında vektör veritabanları! Vektör veritabanlarının embedding uygulamalarını ölçeklemede nasıl yardımcı olduğunu öğrenecek ve Chroma kullanarak kendi vektör veritabanlarını oluşturmaya ve genişletmeye başlayacaksın.

Gömme sistemleri için vektör veritabanları

Metaveri mi, değil mi?

Bir vektör veritabanı çözümü seçme

ChromaDB ile vektör veritabanları oluşturma

ChromaDB'ye başlama

tiktoken ile embedding maliyetini tahmin etme

Koleksiyona veri eklemek

Veritabanını sorgulama ve güncelleme

Netflix koleksiyonunu sorgulama

Bir koleksiyondaki öğeleri güncellemek ve silmek

Birden çok sorgu ve filtreleme

Birden çok metinle sorgulama

Üstveri kullanarak filtreleme

Tebrikler!

Vektör Veritabanları

Online Retail Products

Netflix Titles (Full)

Netflix Titles (First 1000)

Metin embedding (gömme) modelleri, metin girdilerinden sayısal temsiller üretir. Metni kodlama ve anlamsal içeriğini yakalama yeteneği, embedding modellerinin anlamsal arama motorları ve öneri motorları gibi pek çok AI uygulamasının temelini oluşturduğu anlamına gelir. Bu kursta, OpenAI API aracılığıyla OpenAI'nin Embeddings modelini kullanarak metin veri kümelerinden embedding'ler oluşturmayı ve gerçek dünya uygulamaları geliştirmeye başlamayı öğreneceksin. Ayrıca, gömülü metinleri verimli şekilde depolamak ve sorgulamak için vektör veritabanlarını öğrenerek üretime hazır uygulamalar oluşturma yolunda büyük bir adım atacaksın.

<h2>Güçlü Yapay Zekâ Uygulamalarını Etkinleştirin</h2>
Embedding'ler, metni sayısal olarak temsil etmemizi sağlar ve metnin arkasındaki bağlamı ile amacı yakalar. Bu yeteneklerin, anlam temelli arama yapabilen semantik arama motorlarını, daha alakalı öneri motorlarını ve duygu analizi gibi sınıflandırma görevlerini nasıl mümkün kılabileceğini öğreneceksiniz.<br><br>
<h2>OpenAI API ile Embedding Oluşturma</h2>OpenAI API, yalnızca GPT ve Whisper modellerine erişim için uç noktalar sunmakla kalmaz, aynı zamanda metin girdilerinden embedding oluşturmak için de modeller içerir. Metnin anlamsal anlamını yakalamak için OpenAI’nin son teknoloji embedding modellerini kullanarak embedding’ler oluşturacaksınız.<br><br>
<h2>Anlamsal Arama ve Öneri Motorları Oluşturun</h2>
Geleneksel arama motorları, kullanıcılara en alakalı sonuçları döndürmek için anahtar kelime eşleştirmesine dayanıyordu; ancak daha modern teknikler, metnin anlamsal anlamını yakalayabildikleri için embedding’leri kullanır. OpenAI'nin embedding modelini kullanarak bir çevrimiçi perakende platformu için semantik bir arama motoru oluşturmayı öğreneceksiniz; böylece kullanıcılar en alakalı ürünleri çok daha kolay bulabilir. Ayrıca, semantik arama ile aynı prensipler üzerine kurulu bir ürün öneri sistemi oluşturmayı da öğreneceksiniz.<br><br>
<h2>Vektör Veritabanlarını Kullanın</h2>
Üretimdeki AI uygulamaları, gömlemelere dayandığında, gömülü metni daha verimli ve tekrarlanabilir bir şekilde depolamak ve sorgulamak için genellikle bir vektör veritabanı kullanır. Bu kursta, yerel sisteminizde embedding’ler oluşturmak ve depolamak için açık kaynaklı, kendi kendini yöneten bir vektör veritabanı çözümü olan ChromaDB’yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

Working with the OpenAI API

Python Toolbox

OpenAI'nin gömme modeliyle daha gelişmiş yapay zeka uygulamalarını keşfedin!

OpenAI API ile Embeddings’e Giriş

OpenAI'nin embedding modelini kullanarak semantik arama ve öneri motorları gibi daha gelişmiş AI uygulamalarını açığa çıkarın!

Geliştiriciler için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi

Yapay Zeka Uygulamaları Geliştirme

OpenAI Temelleri

Senior Software Engineer, DataCamp

Anlamsal arama ve zenginleştirilmiş gömme vektörleri

Anlamsal arama

Zenginleştirilmiş gömme vektörleri

Özellikleri F-string’lerle birleştirme

Zenginleştirilmiş gömme vektörleri oluşturma

Uzaklıkların hesaplanması

Arama sonuçlarını döndürme

Hadi pratik yapalım!

AI Uygulamaları için Embeddings - Anlamsal arama ve zenginleştirilmiş embedding'ler

Anlamsal arama ve zenginleştirilmiş embedding'ler

Create Your Free Account