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Actualización de transcripciones de YouTube

En los siguientes ejercicios, crearás un chatbot que puede responder preguntas sobre vídeos de YouTube mediante la ingesta de transcripciones de vídeos y metadatos adicionales en tu índice de 'pinecone-datacamp'.

Para empezar, prepararás los datos del archivo youtube_rag_data.csv archivo y actualizarás los vectores con todos sus metadatos en el índice 'pinecone-datacamp'. Los datos se proporcionan en el DataFrame youtube_df.

Aquí tienes un ejemplo de transcripción del DataFrame « youtube_df »:

id: 
35Pdoyi6ZoQ-t0.0

title:
Training and Testing an Italian BERT - Transformers From Scratch #4

text: 
Hi, welcome to the video. So this is the fourth video in a Transformers from Scratch 
mini series. So if you haven't been following along, we've essentially covered what 
you can see on the screen. So we got some data. We built a tokenizer with it...

url: 
https://youtu.be/35Pdoyi6ZoQ

published: 
01-01-2024

Este ejercicio forma parte del curso

Bases de datos vectoriales para incrustaciones con Pinecone

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Instrucciones del ejercicio

  • Inicializa el cliente Pinecone con tu clave API (el cliente OpenAI está disponible en client).
  • Extraiga los metadatos 'id', 'text', 'title', 'url' y 'published' de cada archivo row.
  • Codifica texts utilizando 'text-embedding-3-small' de OpenAI.
  • Inserta los vectores y los metadatos en un espacio de nombres llamado 'youtube_rag_dataset'.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Initialize the Pinecone client
pc = Pinecone(api_key="____")
index = pc.Index('pinecone-datacamp')

batch_limit = 100

for batch in np.array_split(youtube_df, len(youtube_df) / batch_limit):
    # Extract the metadata from each row
    metadatas = [{
      "text_id": row['____'],
      "text": row['____'],
      "title": row['____'],
      "url": row['____'],
      "published": row['____']} for _, row in batch.iterrows()]
    texts = batch['text'].tolist()
    
    ids = [str(uuid4()) for _ in range(len(texts))]
    
    # Encode texts using OpenAI
    response = ____(input=____, model="text-embedding-3-small")
    embeds = [np.array(x.embedding) for x in response.data]
    
    # Upsert vectors to the correct namespace
    ____(vectors=____(ids, embeds, metadatas), namespace='____')
    
print(index.describe_index_stats())
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