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Cambiar las métricas de distancia

De forma predeterminada, Pinecone utiliza la métrica de distancia de similitud coseno para calcular las puntuaciones de similitud entre vectores, que se utilizan al realizar consultas para encontrar los vectores más similares. Pinecone también admite otras métricas de distancia, como la distancia euclidiana y el producto escalar.

La métrica de distancia se establece al crear el índice y no se puede cambiar posteriormente. En este ejercicio, practicarás la creación de un índice que utiliza la métrica de distancia del producto escalar.

Este ejercicio forma parte del curso

Bases de datos vectoriales para incrustaciones con Pinecone

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Instrucciones del ejercicio

  • Inicializa la conexión de Pinecone con tu clave API.
  • Crea un nuevo índice llamado « "dotproduct-index" » que utilice la métrica de distancia del producto escalar.
  • Enumera tus índices para verificar que se han creado y que tienen la métrica correcta.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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(____)
Editar y ejecutar código