Tebrikler!

OpenAI API ile Embeddings’e Giriş

Emmanuel Pire

Senior Software Engineer, DataCamp

Bölüm 1 - Embeddings nedir?

Yerleştirmeler (embeddings): metnin vektör/sayısal temsili
Metnin anlamsal içeriğini yakalar
OpenAI’nin Embedding modelini kullandık
Benzer metinleri bulmak için kosinüs uzaklığı kullanılabilir
Anlamsal arama, öneri motorları vb. sağlar

2B vektör uzayında, aynı duygu ve konuya sahip değerlendirmelerin birbirine daha yakın eşlendiğini gösteren grafik.

Bölüm 2 - Yapay Zekâ Uygulamaları için Embeddings

Anlamsal arama ve öneri

Vektör uzayında gömülmüş bir arama sorgusu ile farklı konulardaki gömülü makaleler.

Sınıflandırma

Vektör uzayında gömülü sınıf açıklamaları; bilinmeyen bir vektöre Tech etiketi atanmış.

Bölüm 3 - Vektör Veritabanları

Bir vektör veritabanının (ör. Chroma) belge yerleştirmelerini nasıl depoladığını ve gömülü bir sorguya göre sonuçları kullanıcıya döndürdüğünü gösteren diyagram.

Sırada ne var?

Bulut tabanlı, yönetilen vektör veritabanları

Pinecone:
- Pinecone ile Anlamsal Arama (Birlikte kodlama)
Weaviate:
- Python ile Veri Bilimi için Vektör Veritabanları (Weaviate) (Birlikte kodlama)

Uygulama geliştirme çatıları

LangChain:
- LangChain ile LLM Uygulamaları Nasıl Kurulur (Eğitici)
- GPT ve LangChain ile Büyük Dil Modellerine Giriş (Birlikte kodlama)

Haydi pratik yapalım!

OpenAI API ile Embeddings’e Giriş