Začněte nyníZačněte zdarma

Kontrola dimenzionality

Teď už máš vše, co potřebuješ k tomu, aby ses pustil/a do vkládání vektorů do nového Pinecone indexu! Než začneš, ověř, že tvoje vektory jsou kompatibilní s dimenzionalitou nového indexu.

Seznam slovníků obsahujících záznamy k vložení je dostupný jako vectors. Tady je náhled jeho struktury:

vectors = [
    {
        "id": "0",
        "values": [0.025525547564029694, ..., 0.0188823901116848]
        "metadata": {"genre": "action", "year": 2024}
    },
        ...,
]

Toto cvičení je součástí kurzu

Tvorba AI aplikací s Pinecone

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Inicializuj připojení k Pinecone pomocí svého API klíče.
  • Vytvoř nový serverless Pinecone index s názvem "datacamp-index"; ostatní nastavení ponech beze změny.
  • Pomocí list comprehension zkontroluj, že každý vektor v vectors má délku 1536, a vrať jednu hodnotu True nebo False podle toho, zda tuto podmínku splňují všechny.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Initialize the Pinecone client using your API key
pc = Pinecone(api_key="____")

# Create your Pinecone index
pc.____(
    name="____", 
    dimension=1536, 
    spec=____(
        cloud='aws', 
        region='us-east-1'
    )
)

# Check that each vector has a dimensionality of 1536
vector_dims = [____(vector['____']) == ____ for vector in ____]
print(____(vector_dims))
Upravit a spustit kód