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將資料加入集合

該把那些 Netflix 電影與影集加入你的集合了!已提供一份文件 ID 與文字的清單,分別存放在 idsdocuments,它們是使用下列程式碼自 netflix_titles.csv 萃取而來:

ids = []
documents = []

with open('netflix_titles.csv') as csvfile:
  reader = csv.DictReader(csvfile)
  for i, row in enumerate(reader):
    ids.append(row['show_id'])
    text = f"Title: {row['title']} ({row['type']})\nDescription: {row['description']}\nCategories: {row['listed_in']}"
    documents.append(text)

以下是會被嵌入向量化的資訊範例,這是 documents 中的第一筆文件:

Title: Dick Johnson Is Dead (Movie)
Description: As her father nears the end of his life, filmmaker Kirsten Johnson stages his death in inventive and comical ways to help them both face the inevitable.
Categories: Documentaries

所有必要的函式與套件都已匯入,且已建立持久化用戶端並指定給 client

本練習屬於課程

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

檢視課程

練習說明

  • 重新建立你的 netflix_titles 集合。
  • 將文件與其 ID 加入集合。
  • 印出 collection 中的文件數量,以及前 10 筆項目。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼,體驗一下這個練習。

# Recreate the netflix_titles collection
collection = client.____(
  name="netflix_titles",
  embedding_function=OpenAIEmbeddingFunction(model_name="text-embedding-3-small", api_key="")
)

# Add the documents and IDs to the collection
____

# Print the collection size and first ten items
print(f"No. of documents: {____}")
print(f"First ten documents: {____}")
編輯並執行程式碼