Birden çok metinle sorgulama
Birçok durumda, vektör veritabanını birden fazla sorgu metniyle sorgulamak isteyeceksin. Bu sorgu metinlerinin, belgeler eklenirken kullanılanla aynı gömme (embedding) işleviyle gömüldüğünü unutma.
Bu egzersizde, netflix_titles koleksiyonundaki iki ID'ye ait belgeleri, koleksiyonun geri kalanını sorgulamak için kullanacak ve en benzer sonuçları öneri olarak döndüreceksin.
netflix_titles koleksiyonu hâlâ kullanımda ve OpenAIEmbeddingFunction() içe aktarılmış durumda.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
OpenAI API ile Embeddings’e Giriş
Egzersiz talimatları
reference_idsiçindeki ID’ler için koleksiyondan belgeleri al.- Her sorgu için üç sonuç döndürmek üzere koleksiyonu
reference_textsile sorgula.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
collection = client.get_collection(
name="netflix_titles",
embedding_function=OpenAIEmbeddingFunction(model_name="text-embedding-3-small", api_key="")
)
reference_ids = ['s999', 's1000']
# Retrieve the documents for the reference_ids
reference_texts = ____
# Query using reference_texts
result = ____
print(result['documents'])