Embedding có tính lặp lại cao hơn
Khi bạn tiếp tục làm việc với embeddings, bạn sẽ thường xuyên gọi mô hình embedding của OpenAI. Để thực hiện các lần gọi này theo cách có thể lặp lại và mô-đun hơn, sẽ tốt hơn nếu định nghĩa một hàm tùy chỉnh tên là create_embeddings() để xuất ra embeddings cho bất kỳ số lượng văn bản đầu vào nào. Trong bài tập này, bạn sẽ làm chính điều đó!
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập môn Embeddings với OpenAI API
Hướng dẫn bài tập
- Định nghĩa hàm
create_embeddings()gửi đầu vàotextsđến mô hình embedding và trả về một danh sách chứa embedding cho từng văn bản đầu vào. - Tạo embedding cho
short_descriptionbằngcreate_embeddings(), rồi trích xuất và in các embedding trong một danh sách duy nhất. - Tạo embedding cho
list_of_descriptionsbằngcreate_embeddings()và in kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(____)