Créer une recherche sémantique avec des bases de données vectorielles et des intégrations OpenAI

Les moteurs de recherche et de recommandation modernes ne se basent plus sur la simple correspondance de mots-clés. Ils comprennent plutôt le sens réel du langage humain. Les intégrations de texte sont le secret de cette compréhension sémantique, traduisant les mots en vecteurs mathématiques qui capturent le contexte et l'intention. Dans ce cours, vous apprendrez à exploiter la puissance des modèles intégrés pour créer des applications intelligentes basées sur du texte.Vous découvrirez comment convertir du texte brut en vecteurs de haute dimension, les stocker efficacement et les interroger pour résoudre des problèmes réels tels que la recherche sémantique, la recommandation de contenu et la classification des sentiments. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts fondamentaux des intégrations de texte et de l'espace vectoriel à haute dimension. - Générez des intégrations de texte de haute qualité à l'aide de l'API OpenAI. - Construire un moteur de recherche sémantique qui correspond aux requêtes des utilisateurs par sens plutôt que par mots-clés exacts. - Créer un système de recommandation qui identifie des produits ou des articles similaires en fonction du chevauchement sémantique. - Configurez et interrogez ChromaDB, une base de données vectorielle open source populaire, pour stocker et gérer vos intégrations. - Appliquer des modèles de conception modernes de génération augmentée de récupération (RAG) pour connecter les intégrations aux modèles de langage. Vous commencerez par la théorie fondamentale des représentations vectorielles avant de passer à des exercices pratiques écrits qui vous guideront à travers l'intégration d'API, la configuration de base de données et la création d'applications. Ce cours est conçu pour les développeurs débutants, les passionnés de données et les créateurs de produits qui souhaitent entrer dans le monde de la recherche basée sur l'IA. aucune expérience préalable avec l'apprentissage automatique ou les intégrations n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer la puissance de la recherche sémantique et des bases de données vectorielles pour vos projets.