مقدمه‌ای بر Embeddings با OpenAI API

فعال‌سازی کاربردهای قدرتمند هوش مصنوعی

Embeddings به ما امکان می‌دهند متن را به شکل عددی نمایش دهیم و زمینه و هدف نهفته در آن را ثبت کنیم. در این بخش می‌آموزید این قابلیت چگونه امکان ساخت موتورهای جستجوی معنایی، سیستم‌های پیشنهاددهنده دقیق‌تر و انجام تسک های طبقه‌بندی مانند تحلیل احساسات را فراهم می‌کند.

ایجاد Embeddings با استفاده از OpenAI API

OpenAI API علاوه بر فراهم کردن دسترسی به مدل‌های GPT و Whisper، امکان استفاده از مدل‌های تولید Embeddings از ورودی‌های متنی را نیز فراهم می‌کند. در این بخش با استفاده از مدل‌های پیشرفته Embeddings شرکت OpenAI، معنای معنایی متن را استخراج خواهید کرد.

ساخت موتورهای جستجوی معنایی و سیستم‌های پیشنهاددهنده

موتورهای جستجوی سنتی برای ارائه نتایج مرتبط به تطبیق کلمات کلیدی متکی بودند، اما روش‌های مدرن از Embeddings استفاده می‌کنند، زیرا می‌توانند معنای متن را درک کنند. در این دوره یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از مدل Embeddings شرکت OpenAI یک موتور جستجوی معنایی برای یک فروشگاه آنلاین ایجاد کنید تا کاربران بتوانند راحت‌تر محصولات مرتبط را پیدا کنند. همچنین با ساخت سیستم پیشنهاد محصول که بر اساس همان اصول جستجوی معنایی عمل می‌کند آشنا می‌شوید.

استفاده از پایگاه‌های داده برداری

برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی که بر Embeddings تکیه دارند، معمولاً از پایگاه داده برداری برای ذخیره و جستجوی متن‌های تبدیل‌شده استفاده می‌کنند تا این فرایند کارآمدتر و قابل بازتولید باشد. در این دوره می‌آموزید چگونه از ChromaDB، یک پایگاه داده برداری متن‌باز و خودمدیریتی، برای ایجاد و ذخیره Embeddings در سیستم محلی خود استفاده کنید.