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  5. Pinecone के साथ Embeddings के लिए Vector Databases

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Övning

आपका पहला Pinecone index

Pinecone क्लाइंट initialize करने के बाद, आप index बनाना शुरू करने के लिए तैयार हैं! Indexes का उपयोग records स्टोर करने के लिए होता है, जिनमें vectors और उनसे जुड़ी metadata शामिल होती है, साथ ही queries सर्व करने और अन्य operations के लिए भी. जैसे-जैसे आप कोर्स में आगे बढ़ेंगे, आप देखेंगे कि ये अलग-अलग चरण मिलकर vector database पर आधारित एक आधुनिक AI सिस्टम बनाते हैं.

Pinecone क्लास आपके लिए पहले से import की जा चुकी है.

Instruktioner

100 XP
  • pinecone से ServerlessSpec क्लास import करें.
  • अपने API key का उपयोग करके Pinecone कनेक्शन initialize करें.
  • "my-first-index" नाम का एक serverless index बनाएँ, जो 256 dimensions वाले vectors रखे, और index को 'aws' cloud platform और 'us-east-1' region के लिए कॉन्फ़िगर करें.