LoslegenKostenlos starten

Ändern der Entfernungsmessung

Standardmäßig nutzt Pinecone die Kosinus-Ähnlichkeitsmetrik, um Ähnlichkeitswerte zwischen Vektoren zu berechnen, die bei der Suche nach den ähnlichsten Vektoren verwendet werden. Pinecone kann auch andere Entfernungsmessungen, wie die euklidische Entfernung und das Skalarprodukt, verwenden.

Die Entfernungsmessung wird beim Erstellen des Index festgelegt und kann später nicht mehr geändert werden. In dieser Übung lernst du, wie du einen Index erstellst, der die Punktprodukt-Distanzmetrik verwendet.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

Übungsanweisungen

  • Starte die Pinecone-Verbindung mit deinem API-Schlüssel.
  • Erstell einen neuen Index namens „ "dotproduct-index" “, der die Punktprodukt-Distanzmetrik nutzt.
  • Schreib deine Indizes auf, um zu checken, ob sie erstellt wurden und die richtigen Metriken haben.

Interaktive praktische Übung

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

# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")

# Create an index that uses the dot product distance metric
pc.create_index(
    name="____",
    dimension=1536,
    ____,
    spec=ServerlessSpec(
        cloud='aws',
        region='us-east-1'
    )
)

# Print a list of your indexes
print(____)
Code bearbeiten und ausführen