Mise à jour des métadonnées vectorielles

Cette fois-ci, vous allez vous exercer à mettre à jour des vecteurs dans l'index Pinecone d'datacamp-index s à l'aide de nouvelles métadonnées. Veuillez vérifier à nouveau que ces modifications ont bien été effectuées en récupérant le vecteur et en vérifiant ses métadonnées.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Bases de données vectorielles pour les intégrations avec Pinecone</cours>

Instructions de l’exercice

Veuillez initialiser la connexion Pinecone à l'aide de votre clé API.
Veuillez mettre à jour le vecteur avec l'ID "7" en ajoutant les nouvelles métadonnées suivantes : "genre" de "thriller" et "year" de 2024.
Récupérez le vecteur pour vérifier si les métadonnées ont été mises à jour.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

index = pc.Index('datacamp-index')

# Update the metadata of vector ID 7
____

# Fetch vector ID 7
fetched_vector = ____
print(fetched_vector)

Modifier et exécuter le code

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<cours>Bases de données vectorielles pour les intégrations avec Pinecone</cours>

IntermédiaireNiveau de compétence

4.8+

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Explore the mechanics behind Pinecone's vector database, from pods and indexes to comparing it with other databases. Learn to differentiate pod types, acquire API keys, and initialise Pinecone connection using python. Finally, you’ll learn how to create Pinecone indexes, exploring different parameters such as dimensionality, distance metrics, pod types, and others.

Exercise 1: Introduction to Pinecone indexes Exercise 2: Creating a Pinecone client Exercise 3: Your first Pinecone index Exercise 4: Managing indexes Exercise 5: Connecting to an index Exercise 6: Deleting an index Exercise 7: The Pinecone ecosystem Exercise 8: Vector ingestion Exercise 9: Checking dimensionality Exercise 10: Ingesting vectors with metadata

Get hands-on with Pinecone in Python, where we explore the practical side of using Pinecone for managing indexes, adding vectors with metadata, searching and retrieving vectors, and making updates or deletions. Gain a solid grasp of the key functions and ideas to smoothly handle data in the Pinecone vector database.

Exercise 1: Récupération des vecteurs Exercise 2: Interrogation et récupération Exercise 3: Récupération de vecteurs Exercise 4: Interrogation de vecteurs Exercise 5: Renvoyer les vecteurs les plus similaires Exercise 6: Modification des mesures de distance Exercise 7: Filtrage des métadonnées Exercise 8: Filtrage des requêtes Exercise 9: Filtres de métadonnées multiples Exercise 10: Mise à jour et suppression de vecteurs Exercise 11: Mise à jour des valeurs vectorielles Exercise 12: Mise à jour des métadonnées vectorielles

Exercice actuel

Exercise 13: Suppression de vecteurs

In this chapter, learners delve into optimizing Pinecone index performance, leveraging multi-tenant namespaces for cost reduction, building semantic search engines, and creating retrieval-augmented question answering systems using Pinecone with the OpenAI API. Through these lessons, learners gain practical skills in performance tuning, semantic search, and retrieval-augmented question answering, empowering them to apply Pinecone effectively in real-world AI applications.

Exercise 1: Batching upserts Exercise 2: Defining a function for chunking Exercise 3: Batching upserts in chunks Exercise 4: Batching upserts in parallel Exercise 5: Multitenancy and namespaces Exercise 6: Namespaces Exercise 7: Querying namespaces Exercise 8: Semantic search with Pinecone Exercise 9: Creating and configuring a Pinecone index Exercise 10: Upserting vectors for semantic search Exercise 11: Querying vectors for semantic search Exercise 12: RAG chatbot with Pinecone and OpenAI Exercise 13: Upserting YouTube transcripts Exercise 14: Building a retrieval function Exercise 15: RAG questions answering function Exercise 16: Congratulations!