NEOPOLIS AKADEMY
Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI
Découverte opérationnelle des embeddings via l’API OpenAI : représentation vectorielle de texte, recherche sémantique et recommandations. La formation explique la création d’embeddings, l’indexation, la requête vectorielle et les stratégies de mise à l’échelle en pratique.
Découvrir cette formation sur Akademy ↗Les inscriptions et les modalités pratiques sont disponibles sur Neopolis Akademy.
Ce que vous allez découvrir
Présente les concepts d’embeddings et leur rôle pour comparer similarités textuelles et construire des systèmes de recherche sémantique.
Montre comment générer des embeddings via l’API, organiser des index vectoriels et exécuter des requêtes de similarité.
Explique l’intégration d’embeddings dans des systèmes de recommandation, avec exemples d’algorithmes de mise en correspondance.
Aborde les bonnes pratiques opérationnelles : gestion des vecteurs, réduction de dimension, coût et latence.
PAS À PAS
Le programme de la formation
01Introduction aux embeddings avec l’API OpenAI
Exploration technique des embeddings via l’API OpenAI : définitions, création, enrichissement et applications. Le programme couvre recherche sémantique, tri par similarité, enrichissement de vecteurs et bases de données vectorielles (notamment ChromaDB).
Comprendre ce qu’est un embedding, son rôle et ses usages concrets pour représenter du texte.
Créer des embeddings et les enrichir pour améliorer recherche sémantique et similarité.
Techniques de tri et d’indexation par similarité pour des tâches de recherche et recommandation.
Présentation des bases de données vectorielles : choix d’une solution, gestion des métadonnées et création avec ChromaDB.
Voir ce module sur Akademy ↗Source du programme : Neopolis Akademy. Fiche d’origine