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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

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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(____)
Code bearbeiten und ausführen