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Tu primer índice Pinecone

Con tu cliente Pinecone inicializado, ¡ya estás listo para empezar a crear un índice! Los índices se utilizan para almacenar registros, incluidos los vectores y los metadatos asociados, así como para responder consultas y realizar otras manipulaciones. A medida que avances en el curso, verás cómo estos diferentes pasos se combinan para formar un sistema de IA moderno basado en una base de datos vectorial.

Si accidentalmente creas un índice válido que no cumple con las especificaciones detalladas en las instrucciones, deberás añadir el siguiente código antes de tu código .create_index() para eliminarlo y volver a crearlo:

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

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 de pinecone.
  • Inicializa la conexión Pinecone utilizando tu clave API.
  • Crea un índice sin servidor llamado "my-first-index" para almacenar vectores con dimensiones 256 y configura el índice para la plataforma en la nube 'aws' en la región 'us-east-1'.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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