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임베딩
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[ OpenAI / WebsiteQnA tutorial ] Embedding - openai 라이브러리를 통한 Embedding (3)Openai 2023. 2. 28. 20:39
3. Embedding - openai 라이브러리를 통한 Embedding 머신러닝의 자연어 처리(NLP) 관점에서 Embedding은 단어, 구를 벡터로 나타내는 것입니다. 즉, 단어나 구의 의미를 세밀한 벡터로 표현해 기계학습 모델에서 사용할 수 있도록 하는 처리입니다. import openai from openai.embeddings_utils import distances_from_embeddings df['embeddings'] = df.text.apply(lambda x: openai.Embedding.create(input=x, engine='text-embedding-ada-002')['data'][0]['embedding']) df.to_csv('processed/embeddings.cs..