Скачать или смотреть Embeddings na prática: otimize a busca com IA e OpenAI API para devs

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Você, dev já se viu limitado por prompts extensos ou custos elevados ao tentar implementar buscas inteligentes ou sistemas de recomendação em grandes bases de dados? A complexidade de encontrar itens relevantes em meio a milhares de produtos pode se tornar um gargalo que compromete a escalabilidade das suas aplicações.
Neste vídeo, embarcamos no universo dos Embeddings, uma técnica poderosa de Inteligência Artificial que transforma texto em representações numéricas (vetores multidimensionais). Você vai entender como esses vetores permitem que modelos de IA compreendam a similaridade semântica entre palavras e frases, superando as limitações dos métodos tradicionais.

Exploraremos também a aplicação prática da OpenAI API de Embeddings para criar sistemas de busca e recomendação eficientes, utilizando a comparação de vetores para identificar relações complexas entre dados de forma performática e econômica.

Ao assistir, você vai aprender a:
• Entender o conceito de Embeddings e sua importância em IA.
• Aplicar a OpenAI API para gerar embeddings de texto.
• Otimizar a busca e recomendação de produtos em grandes datasets.
• Reduzir custos e superar limites de tokens em prompts de IA.
• Implementar comparações de similaridade vetorial em bancos de dados como PostgreSQL e MongoDB.

Desvende o poder dos Embeddings e se desenvolva sobre IA e desenvolvimento avançado👇
00:00 - 00:14 - O que são Embeddings de texto?
00:14 - 01:13 - Por que usar Embeddings em IA?
01:13 - 02:23 - Como Embeddings representam similaridade?
02:24 - 03:15 - O que são Embeddings multidimensionais?
03:16 - 05:00 - Como visualizar similaridade de Embeddings?
05:00 - 06:15 - Quantas dimensões um Embedding real tem?
06:15 - 07:55 - Como aplicar Embeddings no seu código?



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