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Dein erster Pinecone-Index

Mit initialisiertem Pinecone-Client kannst du jetzt einen Index erstellen! Indexe dienen zum Speichern von Einträgen, einschließlich der Vektoren und zugehörigen Metadaten. Außerdem beantworten sie Abfragen und ermöglichen weitere Operationen. Im Laufe des Kurses wirst du sehen, wie diese Schritte zusammen ein modernes KI-System auf Basis einer Vektordatenbank ergeben.

Die Klasse Pinecone wurde bereits für dich importiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Vektordatenbanken für Einbettungen mit Pinecone</Kurs>
Kurs ansehen

Übungsanweisungen

  • Importiere die Klasse ServerlessSpec aus pinecone.
  • Initialisiere die Pinecone-Verbindung mit deinem API-Schlüssel.
  • Erstelle einen serverlosen Index namens "my-first-index" für Vektoren mit 256 Dimensionen und konfiguriere ihn für die Cloud-Plattform 'aws' in der Region 'us-east-1'.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import ServerlessSpec
from pinecone import ____

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

# Create your Pinecone index
pc.____(
    name="____",
    dimension=____,
    spec=____(
        cloud='____',
        region='____'
    )
)
Code bearbeiten und ausführen