1. Learn
    2. /
  2. कोर्स
    3. /
  3. Pinecone के साथ Embeddings के लिए Vector Databases
Connected

अभ्यास

Dimensionality जाँचें

अब आपके पास नए Pinecone index में vectors ingest करना शुरू करने के लिए जरूरी जानकारी है! लेकिन शुरू करने से पहले, आपको यह जाँचना चाहिए कि आपके vectors आपके नए index की dimensionality के साथ compatible हैं.

vectors नाम से ingest करने के लिए रिकॉर्ड्स की dictionaries की एक list दी गई है. इसकी संरचना का एक पूर्वावलोकन देखें:

vectors = [
    {
        "id": "0",
        "values": [0.025525547564029694, ..., 0.0188823901116848]
        "metadata": {"genre": "action", "year": 2024}
    },
        ...,
]

निर्देश

100 XP
  • अपनी API key का उपयोग करके Pinecone कनेक्शन initialize करें.
  • "datacamp-index" नाम का एक नया serverless Pinecone index बनाएँ; बाकी सेटिंग्स जैसी हैं वैसी ही रहने दें.
  • एक list comprehension का उपयोग करके जाँचें कि vectors में हर vector की length 1536 है, और एक single True या False लौटाएँ जो बताए कि क्या सभी इस शर्त को पूरा करते हैं.