Einen Pinecone-Client erstellen

Während des Kurses schreibst du Python-Code, um über den Pinecone Python-Client mit Pinecone zu interagieren. Als Erstes musst du deinen eigenen Pinecone-API-Schlüssel erstellen. Die in den Übungen dieses Kurses verwendeten Pinecone-API-Schlüssel werden nicht gespeichert.

Um einen Schlüssel zu erstellen, musst du zuerst ein kostenloses Pinecone-Starterkonto erstellen, indem du auf https://www.pinecone.io/ gehst . Geh dann zur Seite „API-Schlüssel“, um deinen Schlüssel zu erstellen.

Die API-Schlüsselseite von Pinecone

Diese Übung ist Teil des Kurses

Vektordatenbanken für Einbettungen mit Pinecone

Anleitung zur Übung

Importiere die Klasse, die zum Erstellen eines Pinecone-Clients verwendet wird, aus „ pinecone “.
Starte die Pinecone-Klasse und gib deinen API-Schlüssel rein.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import the Pinecone library
from ____ import ____

# Initialize the Pinecone client
pc = ____

Code bearbeiten und ausführen

Diese Übung ist Teil des Kurses

Vektordatenbanken für Einbettungen mit Pinecone

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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Schau dir mal an, wie die Vektordatenbank von Pinecone funktioniert, von Pods und Indizes bis hin zum Vergleich mit anderen Datenbanken. Lerne, Pod-Typen zu unterscheiden, API-Schlüssel zu bekommen und die Pinecone-Verbindung mit Python einzurichten. Zum Schluss lernst du, wie du Pinecone-Indizes erstellst und dabei verschiedene Parameter wie Dimensionalität, Distanzmetriken, Pod-Typen und andere erkundest.

Exercise 1: Einführung in Pinecone-Indizes Exercise 2: Einen Pinecone-Client erstellen

Aktuelle Übung

Exercise 3: Dein erster Pinecone-Index Exercise 4: Indizes verwalten Exercise 5: Verbindung zu einem Index herstellen Exercise 6: Löschen eines Index Exercise 7: Das Pinecone-Ökosystem Exercise 8: Vektoraufnahme Exercise 9: Überprüfen der Dimensionalität Exercise 10: Vektoren mit Metadaten einlesen

Probier Pinecone in Python aus, wo wir zeigen, wie man Pinecone zum Verwalten von Indizes, Hinzufügen von Vektoren mit Metadaten, Suchen und Abrufen von Vektoren sowie zum Aktualisieren oder Löschen nutzt. Hol dir ein solides Verständnis der wichtigsten Funktionen und Konzepte, um Daten in der Pinecone-Vektordatenbank reibungslos zu verarbeiten.

Exercise 1: Vektoren abrufen Exercise 2: Abfragen vs. Abrufen Exercise 3: Vektoren abrufen Exercise 4: Vektoren abfragen Exercise 5: Die ähnlichsten Vektoren zurückgeben Exercise 6: Ändern der Entfernungsmessung Exercise 7: Metadaten-Filterung Exercise 8: Abfragen filtern Exercise 9: Mehrere Metadatenfilter Exercise 10: Vektoren aktualisieren und löschen Exercise 11: Vektorwerte aktualisieren Exercise 12: Vektormetadaten aktualisieren Exercise 13: Vektoren löschen

In diesem Kapitel lernen die Teilnehmer, wie man die Leistung des Pinecone-Index optimiert, Multi-Tenant-Namespaces zur Kostensenkung nutzt, semantische Suchmaschinen baut und mit Pinecone und der OpenAI-API Frage-Antwort-Systeme mit erweiterter Suche erstellt. In diesen Lektionen lernen die Teilnehmer praktische Fähigkeiten in den Bereichen Performance-Optimierung, semantische Suche und durch Abfrageerweiterung verbesserte Beantwortung von Fragen, sodass sie Pinecone effektiv in echten KI-Anwendungen einsetzen können.

Exercise 1: Upserts stapeln Exercise 2: Eine Funktion für das Chunking festlegen Exercise 3: Upserts in Blöcken zusammenfassen Exercise 4: Parallele Batching-Upserts Exercise 5: Mehrmandantenfähigkeit und Namensräume Exercise 6: Namensräume Exercise 7: Namensräume abfragen Exercise 8: Semantische Suche mit Pinecone Exercise 9: Erstellen und Konfigurieren eines Pinecone-Index Exercise 10: Vektoren für die semantische Suche hochladen Exercise 11: Vektoren für die semantische Suche abfragen Exercise 12: RAG-Chatbot mit Pinecone und OpenAI Exercise 13: YouTube-Transkripte hochladen Exercise 14: Eine Suchfunktion erstellen Exercise 15: RAG-Fragen-Antwort-Funktion Exercise 16: Glückwunsch!