LoslegenKostenlos starten

Dimensionalität prüfen

Du hast jetzt das nötige Wissen, um Vektoren in einen neuen Pinecone-Index zu ingesten! Bevor du loslegst, solltest du prüfen, ob deine Vektoren mit der Dimensionalität deines neuen Index kompatibel sind.

Eine Liste von Dictionaries mit zu ingestierenden Einträgen wurde als vectors bereitgestellt. Hier ist eine Vorschau der Struktur:

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

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

Übungsanweisungen

  • Initialisiere die Pinecone-Verbindung mit deinem API-Schlüssel.
  • Erstelle einen neuen serverlosen Pinecone-Index namens "datacamp-index"; lass die anderen Einstellungen unverändert.
  • Verwende eine List Comprehension, um zu prüfen, ob jeder Vektor in vectors die Länge 1536 hat, und gib ein einzelnes True oder False zurück, das angibt, ob alle diese Bedingung erfüllen.

Interaktive praktische Übung

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

# 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))
Code bearbeiten und ausführen