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💡 OpenAI Embedding을 사용하여 사용자 입력과 가장 유사한 문서를 검색하는 서버를 구축한다.✔️ 이전 버전: https://doteloper.tistory.com/114Flow 개발환경모델: OpenAI Embedding - text-embedding-3-small벡터 DB: elastic searchflask / python3참고: openai cookbookEmbedding 생성openai package를 사용하여 Embedding 값 생성 (document)client = OpenAI( api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))def get_embedding(text, model="text-embedding-3-small"): text = text.r..

요약1. FAQ 문서를 Embedding을 만들어 Vector DB에 저장2. 사용자 질의가 들어올 시,    2-1. 해당 질의의 Embedding 값을 얻은 후    2-2. cosineSimilarity를 사용하여, 가장 유사도가 높은 문서를 가져옴Embedding 생성OpenAI의 text-embedding-ada-002 모델 사용예제: 공식 문서 | cookbook아래 코드 예시는 Flask를 사용하여 챗봇 엔드포인트를 구현한 것으로, 사용자가 POST 요청을 보내면 해당 질의의 임베딩 값을 반환한다.from flask import Flask, request, jsonifyfrom elasticsearch import Elasticsearchimport openaiapp = F..