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  3. 使用 OpenAI API 的 Embeddings 入门
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exercițiu

查找最相似的商品

能够计算嵌入向量之间的相似度，是嵌入向量应用中的关键一步。在本练习中，您将回到之前使用的 products 字典列表，其中包含您先前创建的简短描述的嵌入向量。

您将把一段文本与这些嵌入后的描述进行比较，以找出最相似的描述。

已将 numpy 以 np 导入，且可以从 scipy.spatial 导入 distance。已为您定义好 create_embeddings() 函数，可直接用于从单个输入创建嵌入向量。

Instrucțiuni

100 XP
  • 使用您自定义的 create_embeddings() 函数对文本 "soap" 进行嵌入，并提取单个嵌入向量列表。
  • 计算 query_embedding 与 product 中各嵌入向量之间的余弦距离。
  • 使用 distances 中的余弦距离，找到并打印与检索文本最相似商品的 'short_description'。