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  3. Pinecone के साथ Embeddings के लिए Vector Databases
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अभ्यास

Dimensionality जाँचना

अब आपके पास नए Pinecone index में vectors ingest करना शुरू करने की पर्याप्त जानकारी है! शुरू करने से पहले, आपको जाँचना चाहिए कि आपके vectors नए index की dimensionality के अनुरूप हैं या नहीं.

vectors के रूप में ingest करने के लिए records वाली dictionaries की एक list दी गई है. उसकी संरचना का एक पूर्वावलोकन यहाँ है:

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

यदि आप गलती से ऐसा valid index बना देते हैं जो निर्देशों में बताई गई specifications को पूरा नहीं करता, तो अपनी .create_index() कोड से पहले आपको निम्न कोड जोड़ना होगा:

pc.delete_index('datacamp-index')

निर्देश

100 XP
  • अपनी API key का उपयोग करके Pinecone कनेक्शन initialize करें.
  • "datacamp-index" नाम का 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 एकल True या False लौटाएँ जो बताए कि क्या सभी इस शर्त को पूरा करते हैं.