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OpenAI API로 시작하는 임베딩 Introduction

Emmanuel Pire

Senior Software Engineer, DataCamp

1장 - 임베딩이란?

2D 벡터 공간에서 감정과 주제가 같은 리뷰가 서로 가깝게 매핑됨을 보여주는 플롯.

벡터 공간에서 임베딩된 검색 질의와 다양한 주제의 임베딩된 기사들.

벡터 공간의 임베딩된 클래스 설명과, 미지 벡터가 Tech 라벨로 분류되는 예.

벡터 데이터베이스(예: Chroma)가 문서 임베딩을 저장하고, 임베딩된 질의에 따라 결과를 사용자에게 반환하는 과정을 보여주는 다이어그램.

클라우드 기반 관리형 벡터 DB

Pinecone:
- Semantic Search with Pinecone (코드 따라하기)
Weaviate:
- Vector Databases for Data Science with Weaviate in Python (코드 따라하기)

애플리케이션 프레임워크

LangChain:
- How to Build LLM Applications with LangChain (튜토리얼)
- Introduction to Large Language Models with GPT & LangChain (코드 따라하기)

OpenAI API로 시작하는 임베딩 Introduction