1. Apprendre
    2. /
  2. Cours
    3. /
  3. Bases de données vectorielles pour les embeddings avec Pinecone
Connected

Exercice

Regrouper les upserts par segments

Dans cet exercice, vous allez vous exercer à ingérer des vecteurs dans l'index Pinecone 'datacamp-index' en série, lot par lot.

La fonction utilitaire chunks() que vous avez créée à l'exercice précédent est disponible :

def chunks(iterable, batch_size=100):
    """A helper function to break an iterable into chunks of size batch_size."""
    it = iter(iterable)
    chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))

Instructions

100 XP
  • Initialisez la connexion à Pinecone avec votre clé d'API.
  • Effectuez l'upsert des vecteurs dans vectors par lots de 100 vecteurs dans 'datacamp-index'.
  • Affichez les statistiques descriptives de cet index.