Découvrez les mécanismes qui sous-tendent la base de données vectorielle de Pinecone, des pods et index à la comparaison avec d'autres bases de données. Apprenez à différencier les types de pods, à obtenir des clés API et à initialiser la connexion Pinecone à l'aide de Python. Enfin, vous apprendrez à créer des index Pinecone, en explorant différents paramètres tels que la dimensionnalité, les mesures de distance, les types de pods, etc.

Présentation des index Pinecone

Création d'un client Pinecone

Votre premier indice Pinecone

Gestion des index

Connexion à un index

Suppression d'un index

L'écosystème Pinecone

Ingestion de vecteurs

Vérification des dimensions

Ingestion de vecteurs avec métadonnées

Présentation de Pinecone

Découvrez Pinecone dans Python, où nous explorons les aspects pratiques de l'utilisation de Pinecone pour gérer des index, ajouter des vecteurs avec des métadonnées, rechercher et récupérer des vecteurs, et effectuer des mises à jour ou des suppressions. Acquérez une solide compréhension des principales fonctions et concepts pour gérer efficacement les données dans la base de données vectorielle Pinecone.

Récupération des vecteurs

Interrogation et récupération

Récupération de vecteurs

Interrogation de vecteurs

Renvoyer les vecteurs les plus similaires

Modification des mesures de distance

Filtrage des métadonnées

Filtrage des requêtes

Filtres de métadonnées multiples

Mise à jour et suppression de vecteurs

Mise à jour des valeurs vectorielles

Mise à jour des métadonnées vectorielles

Suppression de vecteurs

Manipulation de vecteurs Pinecone en Python

Dans ce chapitre, les apprenants approfondissent leurs connaissances sur l'optimisation des performances de l'index Pinecone, l'utilisation des espaces de noms multi-locataires pour réduire les coûts, la création de moteurs de recherche sémantique et la création de systèmes de réponse aux questions enrichis par la récupération à l'aide de Pinecone et de l'API OpenAI. Grâce à ces cours, les apprenants acquièrent des compétences pratiques en matière d'optimisation des performances, de recherche sémantique et de réponse à des questions enrichie par la recherche, ce qui leur permet d'utiliser efficacement Pinecone dans des applications d'IA concrètes.

Regroupement des mises à jour

Définition d'une fonction pour le découpage en morceaux

Regroupement des mises à jour par lots

Regroupement des mises à jour en parallèle

Multilocation et espaces de noms

Espaces de noms

Interrogation des espaces de noms

Recherche sémantique avec Pinecone

Création et configuration d'un index Pinecone

Upserting de vecteurs pour la recherche sémantique

Interrogation de vecteurs pour la recherche sémantique

Chatbot RAG avec Pinecone et OpenAI

Mise à jour des transcriptions YouTube

Création d'une fonction de recherche

Fonction de réponse aux questions RAG

Félicitations !

Optimisation des performances et applications de l'IA

YouTube Transcripts

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)

Découvrez comment la base de données vectorielle Pinecone révolutionne le développement d'applications d'IA. Pinecone est une solution de base de données vectorielle entièrement gérée, à très faible latence de requête, qui domine le marché. Dans ce cours, vous apprendrez à ingérer, manipuler et interroger des vecteurs à partir des index Pinecone. Vous utiliserez ces compétences, ainsi que d'autres concepts fondamentaux tels que la génération augmentée par récupération (RAG), pour mettre en œuvre des applications d'IA telles que les moteurs de recherche sémantique et les chatbots contextuels. Enfin, vous apprendrez à optimiser vos bases de données de production en découvrant des techniques permettant d'ajuster les performances, d'optimiser le stockage et d'améliorer la latence des requêtes.

<h2>Exploitez toute la puissance des intégrations grâce à la base de données vectorielle de Pinecone.</h2>
Dans les chapitres introductifs, vous découvrirez les principes fondamentaux de Pinecone, ses fonctionnalités principales, ses avantages et ses concepts clés tels que les pods, les index et les projets. Grâce à des cours pratiques, vous comparerez Pinecone à d'autres bases de données vectorielles et découvrirez ses fonctionnalités et sa facilité d'utilisation inégalées.<br><br>
<h2>Interaction Python avec Pinecone</h2>
Acquérez les compétences nécessaires pour interagir de manière transparente avec Pinecone à l'aide de Python. Apprenez à différencier les types de pods, à configurer votre environnement et à configurer le client Python Pinecone. Vous plongerez au cœur de Pinecone en apprenant à créer des bases de données vectorielles par programmation, en comprenant les paramètres qui influencent la création d'index Pinecone, notamment la dimensionnalité, les mesures de distance, les types de pods et les répliques, et en maîtrisant l'art d'ingérer des vecteurs avec des métadonnées dans les index Pinecone. Vous développerez des compétences en matière de requête et de récupération de vecteurs à l'aide de Python, et acquerrez des connaissances approfondies sur la mise à jour et la suppression de vecteurs afin de gérer efficacement la dérive conceptuelle.<br><br>
<h2>Applications avancées de Pinecone et de l'IA</h2>
Allez au-delà des principes fondamentaux et explorez les concepts avancés de Pinecone, tels que la surveillance des performances, l'optimisation de l'efficacité et la mise en œuvre de la multi-location pour le contrôle d'accès. Vous découvrirez des applications avancées, notamment des moteurs de recherche sémantique basés sur Pinecone et intégrés à l'API OpenAI pour des projets tels que le chatbot RAG.

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

Découvrez comment la base de données vectorielle Pinecone révolutionne le développement d'applications IA !

Bases de données vectorielles pour les intégrations avec Pinecone

Découvrez comment la base de données vectorielle Pinecone révolutionne le développement d'applications d'IA.

Associate AI Engineer pour développeurs

Curriculum Manager, DataCamp

RAG chatbot with Pinecone and OpenAI

Retrieval Augmented Generation (RAG)

Initialize Pinecone and OpenAI

YouTube transcripts

Ingesting documents

Retrieval function

Retrieval output

Prompt with context builder function

Prompt with context builder output

Question-answering function

Question-answering output

Putting it all together

Let's practice!

Optimisation des performances et applications de l'IA - Chatbot RAG avec Pinecone et OpenAI

Chatbot RAG avec Pinecone et OpenAI

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