建立嵌入向量
在這個練習中，你將使用 OpenAI API 建立你的第一個嵌入向量（embedding）。一般來說，與 OpenAI API 互動需要 OpenAI API 金鑰，而且建立嵌入向量會產生成本。不過，在本課程中，你不需要建立或提供 API 金鑰。
程式碼中已提供 <OPENAI_API_TOKEN> 佔位符，足以在本課程的練習中送出有效請求。若你在課程中任何時候遇到 RateLimitError，請稍等片刻再試一次。
整個課程中都會替你匯入 openai 函式庫的 OpenAI 類別，而在本練習之後，client 物件也會替你建立好。
本練習屬於課程
Introduction to Embeddings with the OpenAI API
練習說明
- 建立一個 OpenAI 用戶端（可以保留
api_key為提供的佔位符）。 - 向 Embeddings 端點建立請求，使用
text-embedding-3-small模型並傳入任意你想要的文字。 - 將模型的
response轉換為字典。
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。
# Create an OpenAI client
client = ____(api_key="")
# Create a request to obtain embeddings
response = ____
# Convert the response into a dictionary
response_dict = ____
print(response_dict)