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Namespaces

Namespaces एक ही इंडेक्स के भीतर वेक्टरों को अलग करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, जिससे टार्गेटेड क्वेरी संभव होती है और स्कैन किए गए रिकॉर्ड्स की संख्या कम रहती है.

इस अभ्यास में, आप 'datacamp-index' Pinecone इंडेक्स के भीतर अलग-अलग namespaces में वेक्टर ingest करने का अभ्यास करेंगे. आपको इंडेक्स से कनेक्ट करना है, अलग-अलग namespaces में वेक्टर upsert करने हैं, और इंडेक्स के अपडेटेड मेट्रिक्स जाँचना है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Pinecone के साथ AI Applications बनाना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • अपने API key के साथ Pinecone कनेक्शन इनिशियलाइज़ करें.
  • vector_set1 के वेक्टरों को namespace1 namespace में upsert करें.
  • vector_set2 के वेक्टरों को namespace2 namespace में upsert करें.
  • इंडेक्स के 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 vector_set1 to namespace1
____(
  vectors=vector_set1,
  ____
)

# Upsert vector_set2 to namespace2
____(
  vectors=vector_set2,
  ____
)

# Print the index statistics
____
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