OpenAI Vector Embeddings ve AI Uygulamaları İçin TypeScript Sandbox

OpenAI Vector Embedings

Kısa Açıklama

Bu projede OpenAI, embedding mantığı ve vektör arama tarafını farklı küçük örneklerle denediğim TypeScript tabanlı bir çalışma reposu hazırladım.

Problem

Chat tamamlama, belge içinden soru cevap, görsel benzerliği ve fonksiyon çağırma gibi AI konuları tek örnekle anlaşılmıyor. Bu başlıkları ayrı klasörlerde küçük denemelere bölerek daha net incelemek istedim.

Çözüm

Repoyu intro, embeddings, pinecone, image-search, realtime-data ve ai-pdf-chat gibi klasörlere ayırdım. Bir bölümde basit OpenAI chat completion çağrısı kurdum, diğerlerinde PDF metnini ayrıştırıp LlamaIndex ile index oluşturarak soru sordum. Ayrıca Pinecone ile vektör saklama, CLIP tabanlı görsel embedding üretme ve fonksiyon çağırma ile ürün önerisi dönen akışlar ekleyerek farklı AI kullanım senaryolarını tek repoda topladım.

Sonuç

Ortaya tek ürün olmaktan çok, AI tarafındaki birkaç temel fikri deneyen pratik bir sandbox repo çıktı. Özellikle embedding, retrieval ve tool calling mantığını küçük örneklerle ayırıp daha okunur hale getirdim.

Teknolojiler

TypeScript, Node.js, OpenAI, LlamaIndex, Pinecone, Transformers.js, CLIP, LangChain, dotenv, PDF Parse

Kurulum