Změna metriky vzdálenosti
Pinecone ve výchozím nastavení používá k výpočtu skóre podobnosti mezi vektory metriku kosinové podobnosti – ta se pak uplatňuje při dotazování, kdy hledáme nejpodobnější vektory. Pinecone ale podporuje i další metriky vzdálenosti, například euklidovskou vzdálenost nebo skalární součin.
Metrika vzdálenosti se nastavuje při vytváření indexu a poté ji nelze změnit. V tomto cvičení si procvičíš vytvoření indexu, který používá metriku skalárního součinu.
Toto cvičení je součástí kurzu
Tvorba AI aplikací s Pinecone
Pokyny k cvičení
- Inicializuj připojení k Pinecone pomocí svého API klíče.
- Vytvoř nový index s názvem
"dotproduct-index", který používá metriku skalárního součinu. - Vypiš seznam svých indexů a ověř, že byl index vytvořen se správnou metrikou.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
# Create an index that uses the dot product distance metric
pc.create_index(
name="____",
dimension=1536,
____,
spec=ServerlessSpec(
cloud='aws',
region='us-east-1'
)
)
# Print a list of your indexes
print(____)