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OpenAI API ではじめる Embeddings 入門

Emmanuel Pire

Senior Software Engineer, DataCamp

第1章 - 埋め込み（Embeddings）とは？

同じ感情やトピックを持つレビューが、ベクトル空間内で近い位置にマッピングされていることを示す2次元ベクトル空間のプロット。

ベクトル空間内に埋め込まれた検索クエリと、さまざまなトピックの記事が並んでいる様子。

ベクトル空間内に埋め込まれたクラスの説明と、「Tech」ラベルが割り当てられた未知のベクトル。

ベクトルデータベース（ここではChroma）がドキュメントの埋め込みを保存し、埋め込みクエリに基づいた結果をユーザーに返す仕組みを示した図。

クラウドベースのマネージドベクトルデータベース

Pinecone:
- Semantic Search with Pinecone（コードアロング）
Weaviate:
- Vector Databases for Data Science with Weaviate in Python（コードアロング）

アプリケーション構築フレームワーク

LangChain:
- How to Build LLM Applications with LangChain（チュートリアル）
- Introduction to Large Language Models with GPT & LangChain（コードアロング）

OpenAI API ではじめる Embeddings 入門