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OpenAI API के साथ Embeddings परिचय

Emmanuel Pire

Senior Software Engineer, DataCamp

Chapter 1 - Embeddings क्या हैं?

2D वेक्टर स्पेस का प्लॉट, दिखाता है कि एक जैसे sentiment और topic वाली reviews वेक्टर स्पेस में पास मैप होती हैं.

वेक्टर स्पेस में एक embedded सर्च क्वेरी, साथ में अलग-अलग विषयों के embedded आर्टिकल्स.

वेक्टर स्पेस में embedded वर्ग-वर्णन, जहाँ एक unknown वेक्टर को Tech लेबल मिला है.

एक डायग्राम जो दिखाता है कि वेक्टर डेटाबेस (यहाँ Chroma) में डॉक्यूमेंट embeddings स्टोर होते हैं और embedded क्वेरी पर यूज़र को रिज़ल्ट लौटते हैं.

क्लाउड-आधारित, managed वेक्टर डेटाबेस

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

एप्लिकेशन बनाने के लिए frameworks

LangChain:
- How to Build LLM Applications with LangChain (Tutorial)
- Introduction to Large Language Models with GPT & LangChain (Code-along)

OpenAI API के साथ Embeddings परिचय