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Chunks में upserts को batch करें

इस अभ्यास में, आप 'datacamp-index' Pinecone index में वेक्टरों को क्रमवार, बैच-दर-बैच ingest करने का अभ्यास करेंगे.

पिछले अभ्यास में बनाई गई chunks() हेल्पर फंक्शन उपलब्ध है:

def chunks(iterable, batch_size=100):
    """A helper function to break an iterable into chunks of size batch_size."""
    it = iter(iterable)
    chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Pinecone के साथ AI Applications बनाना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • अपनी API key के साथ Pinecone कनेक्शन initialize करें.
  • vectors में मौजूद वेक्टरों को 100-100 के batches में 'datacamp-index' में upsert करें.
  • इस index से descriptive statistics प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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

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

# Upsert vectors in batches of 100
for chunk in ____:
    ____ 

# Retrieve statistics of the connected Pinecone index
print(____)
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