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Dein erster Pinecone-Index

Nachdem du deinen Pinecone-Client eingerichtet hast, kannst du mit der Erstellung eines Index loslegen! Indizes werden verwendet, um Datensätze, einschließlich der Vektoren und der zugehörigen Metadaten, zu speichern sowie Abfragen und andere Bearbeitungen durchzuführen. Im Laufe des Kurses wirst du sehen, wie diese verschiedenen Schritte zu einem modernen KI-System auf Basis einer Vektordatenbank zusammenkommen.

Wenn du aus Versehen einen gültigen Index erstellst, der nicht den Angaben in der Anleitung entspricht, musst du den folgenden Code vor deinem Code „ .create_index() ” einfügen, um ihn zu löschen und neu zu erstellen:

pc.delete_index('my-first-index')

Die Klasse „ Pinecone “ wurde schon 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.
  • Starte die Pinecone-Verbindung mit deinem API-Schlüssel.
  • Erstell einen serverlosen Index namens „ "my-first-index" “, um Vektoren mit den Dimensionen „ 256 “ zu speichern, und konfiguriere den Index 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