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  3. Bases de données vectorielles pour les embeddings avec Pinecone
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Exercice

Interroger des vecteurs pour la recherche sémantique

Dans cet exercice, vous allez créer un vecteur de requête à partir de la question « What is in front of the Notre Dame Main Building? ». À l'aide de cette requête incorporée, vous interrogerez l'espace de noms « squad_dataset » de l'index « pinecone-datacamp » et retournerez les cinq vecteurs les plus similaires.

Instructions

100 XP
  • Initialisez le client Pinecone avec votre clé d'API (le client OpenAI est disponible sous client).
  • Créez un vecteur de requête en incorporant la variable query fournie avec le même modèle d'intégration OpenAI que celui utilisé pour intégrer les autres vecteurs.
  • Interrogez l'espace de noms "squad_dataset" en utilisant query_emb et retournez les cinq résultats les plus similaires.