ओपनएआई एम्बेडिंग तथा वेक्टर डाटाबेस के साथ सेमांटिक्स खोज का निर्माण

आधुनिक खोज और सिफारिश इंजन अब सरल कीवर्ड मिलान पर निर्भर नहीं करते हैं; इसके बजाय, वे मानव भाषा के पीछे वास्तविक अर्थ को समझते हैं। पाठ एम्बेडिंग इस अर्थात्मक समझ के पीछे का रहस्य है, शब्दों को गणितीय सदिशों में अनुवाद करते हैं जो संदर्भ और इरादे को पकड़ते हैं। इस पाठ्यक्रम में आप सीखेंगे कि कैसे आप मॉडल को एम्बेड करके बुद्धिमान पाठ आधारित अनुप्रयोग बना सकते हैं. आप सीखेंगे कि कैसे कच्चे पाठ को उच्च आयाम वाले वेक्टर में परिवर्तित किया जा सकता है, उन्हें कुशलता से संग्रहित किया जा सकता है, और वास्तविक दुनिया की समस्याओं जैसे अर्थपूर्ण खोज, सामग्री सिफारिश और भावना वर्गीकरण को हल करने के लिए उन्हें क्वेरी किया जा सकता है. आप क्या सीखेंगे: - पाठ एम्बेडिंग और उच्च आयाम वेक्टर स्पेस की बुनियादी अवधारणाओं को समझें - ओपनएआई एपीआई का उपयोग कर उच्च गुणवत्ता वाले पाठ एम्बेडिंग्स उत्पन्न करें - एक अर्थपूर्ण खोज इंजन का निर्माण करें जो सटीक कीवर्ड के बजाय अर्थ द्वारा उपयोगकर्ता की क्वेरी से मेल खाता है। - एक सिफारिश प्रणाली बनाएं जो समान उत्पादों या लेखों को अर्थात्मक ओवरलैप के आधार पर पहचानती है। - अपने एम्बेडिंग को संग्रहित करने और प्रबंधित करने के लिए लोकप्रिय ओपन-सोर्स वेक्टर डाटाबेस, क्रोमाडीबी को कॉन्फ़िगर करें और क्वेरी करें. आधुनिक भाषाओं में संज्ञा (noun) के साथ संज्ञा के साथ संज्ञा के साथ संज्ञा के साथ संज्ञा के साथ संज्ञा के साथ संज्ञा के साथ संज्ञा के साथ। आप वेक्टर प्रतिनिधित्व के मूलभूत सिद्धांत से शुरू करेंगे, उसके बाद हाथों से लिखित व्यायाम करेंगे जो आपको एपीआई एकीकरण, डाटाबेस विन्यास और अनुप्रयोग निर्माण के माध्यम से मार्गदर्शन करेंगे. यह पाठ्यक्रम शुरुआती डेवलपर्स, डेटा उत्साही और उत्पाद निर्माताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है जो एआई-समर्थित खोज की दुनिया में प्रवेश करना चाहते हैं; मशीन लर्निंग या एम्बेडिंग के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आज के समय में, गूगल खोज इंजन और वेब खोज इंजन के लिए खोज इंजन का उपयोग किया जाता है।