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Vérification des dimensions

Vous disposez désormais du savoir-faire nécessaire pour commencer à intégrer des vecteurs dans un nouvel index Pinecone. Avant de vous lancer, veuillez vérifier que vos vecteurs sont compatibles avec la dimensionnalité de votre nouvel index.

Une liste des dictionnaires contenant les enregistrements à ingérer est fournie à l'adresse vectors. Voici un aperçu de sa structure :

vectors = [

    {

        "id": "0",

        "values": [0.025525547564029694, ..., 0.0188823901116848]

        "metadata": {"genre": "action", "year": 2024}

    },

        ...,

]

Si vous créez accidentellement un index valide qui ne répond pas aux spécifications détaillées dans les instructions, vous devrez ajouter le code suivant avant votre code d'.create_index():

pc.delete_index('datacamp-index')

Cet exercice fait partie du cours

Bases de données vectorielles pour les intégrations avec Pinecone

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Instructions

  • Veuillez initialiser la connexion Pinecone à l'aide de votre clé API.
  • Créez un nouvel index Pinecone sans serveur appelé « "datacamp-index" » ; laissez les autres paramètres tels quels.
  • Utilisez une compréhension de liste pour vérifier que chaque vecteur dans l'vectors a une longueur comprise entre 1536, renvoyant une seule valeur True ou False indiquant si tous les vecteurs remplissent cette condition.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Initialize the Pinecone client using your API key
pc = Pinecone(api_key="____")

# Create your Pinecone index
pc.____(
    name="____", 
    dimension=1536, 
    spec=____(
        cloud='aws', 
        region='us-east-1'
    )
)

# Check that each vector has a dimensionality of 1536
vector_dims = [____(vector['____']) == ____ for vector in ____]
print(____(vector_dims))
Modifier et exécuter le code