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Tu primer índice en Pinecone

Con tu cliente de Pinecone inicializado, ya puedes empezar a crear un índice. Los índices se utilizan para almacenar registros, incluidos los vectores y su metadata asociada, además de atender consultas y otras operaciones. A medida que avances en el curso, verás cómo estos pasos se combinan para formar un sistema de IA moderno basado en una vector database.

La clase Pinecone ya se ha importado por ti.

Este ejercicio forma parte del curso

Bases de datos vectoriales para incrustaciones con Pinecone

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Importa la clase ServerlessSpec desde pinecone.
  • Inicializa la conexión a Pinecone utilizando tu clave de API.
  • Crea un índice serverless llamado "my-first-index" para almacenar vectores con 256 dimensiones y configúralo para la plataforma cloud 'aws' en la región 'us-east-1'.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# 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='____'
    )
)
Editar y ejecutar código