О чём урок
Этот notebook демонстрирует, как создать приложение для semantic search с использованием OpenAI и MongoDB Atlas vector search Для этого необходимо выполнить 2 предварительных условия: Кластер MongoDB Atlas: Чтобы создать бесплатный кластер MongoDB Atlas, сначала вам необходимо создать учетную запись MongoDB Atlas, если у вас ее еще нет. Посетите веб-сайт MongoDB Atlas и нажмите «Register». Посетите панель управления MongoDB Atlas и настройте свой кластер. Чтобы воспользоваться оператором $vectorSearch в конвейере агрегации, вам необходимо использовать MongoDB Atlas версии 6.0.11 или выше. Этот tutorial можно создать с использованием бесплатного кластера. При настройке развертывания вам будет предложено создать пользователя базы данных и правила для сетевого подключения. Пожалуйста, убедитесь, что вы сохранили свое имя пользователя и пароль в безопасном месте и установили правильные правила IP-адресов, чтобы ваш кластер мог корректно подключиться. Если вам нужна дополнительная помощь по началу работы, ознакомьтесь с нашим tutorial по MongoDB Atlas. Ключ OpenAI API Чтобы создать свой ключ OpenAI, вам потребуется создать учетную запись. После этого посетите платформу OpenAI. Нажмите на значок своего профиля в правом верхнем углу экрана, чтобы открыть выпадающее меню, и выберите «View API keys». Примечание: После выполнения шага выше вам будет предложено ввести учетные данные. Для этого tutorial мы будем использовать пример набора данных MongoDB. Загрузите пример набора данных с помощью UI Atlas. Мы будем использовать базу данных «sample_mflix», которая содержит коллекцию «movies», где каждый документ включает такие поля, как title, plot, genres, cast, directors и т.д. Каждый документ в примере набора данных sample_mflix.movies соответствует фильму; мы выполним операцию по созданию векторного embedding'а для данных в поле "plot" и сохраним его в базе данных. Создание векторных embedding'ов с использованием endpoint'а OpenAI embeddings необходимо для выполнения поиска по сходству на основе намерения.
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.