O que são Embeddings e Bancos de Dados de Vetores?
Embeddings são dados convertidos em arrays de números (vetores) que contenham padrões de relacionamentos. Já um banco de dados de vetores é um banco de dados que armazena esses vetores. Essas tecnologias têm aplicações práticas, como busca por similaridade, agrupamento de texto, recomendações baseadas em texto relacionado e classificação de texto.
Criando Solicitações de API para Embeddings com OpenAI e Postman
Para criar embeddings, é necessário gerar uma chave de API secreta e utilizá-la para autenticar solicitações de API. O software Postman é útil para criar e gerenciar solicitações de API. Além disso, o modelo ADA 002 da OpenAI pode processar texto e gerar vetores de embeddings.
Armazenando Embeddings de Texto em uma Base de Dados de Vetores
É possível criar uma base de dados de vetores para armazenar embeddings de texto gerados pela inteligência artificial da OpenAI. A base de dados pode ser configurada utilizando um provedor de banco de dados em nuvem, como a SingleStore.
Principais Pontos e Insights
* Criar embeddings de texto com OpenAI permite armazenar grandes quantidades de dados em uma única solicitação.
* É fundamental escolher um banco de dados apropriado para armazenar e processar grandes volumes de dados.
* A configuração de uma tabela com colunas específicas é importante para armazenar e recuperar embeddings de forma eficiente.
* Os embeddings gerados podem ser utilizados para várias aplicações, como busca de dados similares, análise de textos e muito mais.
Conclusão
Este artigo fornece uma visão geral sobre embeddings e bancos de dados de vetores, e apresenta exemplos práticos de como utilizá-los com a OpenAI e suas APIs. Para um entendimento mais completo do assunto, é recomendável assistir ao vídeo original e explorar recursos adicionais, como outros vídeos que integram a API do OpenAI com um banco de dados e uma aplicação web, além de ler o livro digital “Teach Me OpenAI and GPT” que cobre como usar a API do OpenAI.