Daha tekrarlanabilir embedding'ler
Embedding'lerle çalışmaya devam ederken, OpenAI'nin embedding modeline tekrar tekrar istek gönderdiğini fark edeceksin. Bu çağrıları daha tekrarlanabilir ve modüler hale getirmek için, herhangi bir sayıda metin girdisi için embedding üreten create_embeddings() adlı özel bir fonksiyon tanımlamak daha iyi olur. Bu egzersizde tam olarak bunu yapacaksın!
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
OpenAI API ile Embeddings’e Giriş
Egzersiz talimatları
- Bir
create_embeddings()fonksiyonu tanımla; bu fonksiyontextsgirdisini embedding modeline göndersin ve her metin girdisi için embedding'leri içeren bir liste döndürsün. short_descriptiondeğerinicreate_embeddings()ile göm, embedding'leri tek bir liste halinde çıkar ve yazdır.list_of_descriptionsdeğerinicreate_embeddings()ile göm ve yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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(____)