Запити з кількома текстами
У багатьох випадках ви захочете виконати запит до векторної бази даних з кількома текстами запиту. Пам'ятайте, що ці тексти перетворюються на вкладення за допомогою тієї самої функції вкладень, що й під час додавання документів.
У цій вправі ви використаєте документи з двох ID у колекції netflix_titles, щоб виконати запит до решти колекції та повернути найбільш подібні результати як рекомендації.
Колекція netflix_titles і далі доступна для використання, а OpenAIEmbeddingFunction() уже імпортовано.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до Embeddings з OpenAI API
Інструкції до вправи
- Отримайте з колекції документи для ID у
reference_ids. - Виконайте запит до колекції, використавши
reference_texts, щоб повернути по три результати для кожного запиту.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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'])