Začněte nyníZačněte zdarma

Dotazování vektorů pro sémantické vyhledávání

V tomto cvičení vytvoříš dotazovací vektor z otázky 'What is in front of the Notre Dame Main Building?'. Pomocí tohoto vloženého dotazu pak prohledáš namespace 'squad_dataset' v indexu 'pinecone-datacamp' a vrátíš pět nejvíce podobných vektorů.

Toto cvičení je součástí kurzu

Tvorba AI aplikací s Pinecone

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Inicializuj Pinecone klienta pomocí svého API klíče (OpenAI klient je dostupný jako client).
  • Vytvoř dotazovací vektor tak, že query vložíš pomocí stejného OpenAI embedding modelu, který jsi použil/a pro vložení ostatních vektorů.
  • Dotaž se na namespace "squad_dataset" pomocí query_emb a vrať pět nejvíce podobných výsledků.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Initialize the Pinecone client
pc = Pinecone(api_key="____")
index = pc.Index('pinecone-datacamp')

query = "What is in front of the Notre Dame Main Building?"

# Create the query vector
query_response = ____(
    input=____,
    model="text-embedding-3-small"
)
query_emb = query_response.data[0].embedding

# Query the index and retrieve the top five most similar vectors
retrieved_docs = ____

for result in retrieved_docs['matches']:
    print(f"{result['id']}: {round(result['score'], 2)}")
    print('\n')
Upravit a spustit kód