Upserts in Blöcken zusammenfassen
In dieser Übung lernst du, Vektoren in den Pinecone-Index „ 'datacamp-index' “ in Serien und in mehreren Stapeln zu importieren.
Die Hilfsfunktion „ chunks() “, die du in der letzten Übung erstellt hast, kann jetzt verwendet werden:
def chunks(iterable, batch_size=100):
"""A helper function to break an iterable into chunks of size batch_size."""
it = iter(iterable)
chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))
while chunk:
yield chunk
chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))
Diese Übung ist Teil des Kurses
Vektordatenbanken für Einbettungen mit Pinecone
Anleitung zur Übung
- Starte die Pinecone-Verbindung mit deinem API-Schlüssel.
- Füge die Vektoren in „
vectors“ in Gruppen von 100 Vektoren in „'datacamp-index'“ ein. - Druck die beschreibenden Statistiken aus diesem Index aus.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
index = pc.Index('datacamp-index')
# Upsert vectors in batches of 100
for chunk in ____:
____
# Retrieve statistics of the connected Pinecone index
print(____)