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  3. Pinecone के साथ Embeddings के लिए Vector Databases
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अभ्यास

सेमांटिक सर्च के लिए वेक्टर क्वेरी करना

इस अभ्यास में, आप प्रश्न 'What is in front of the Notre Dame Main Building?' से एक क्वेरी वेक्टर बनाएँगे. इस एम्बेडेड क्वेरी का उपयोग करते हुए, आप 'pinecone-datacamp' इंडेक्स के 'squad_dataset' नेमस्पेस को क्वेरी करेंगे और सबसे मिलते-जुलते शीर्ष पाँच वेक्टर लौटाएँगे.

निर्देश

100 XP
  • अपनी API key के साथ Pinecone क्लाइंट इनिशियलाइज़ करें (OpenAI क्लाइंट client के रूप में उपलब्ध है).
  • दिए गए query को उसी OpenAI embedding मॉडल से एम्बेड करके एक क्वेरी वेक्टर बनाएँ, जिसका उपयोग आपने बाकी वेक्टर एम्बेड करने में किया था.
  • query_emb का उपयोग करके "squad_dataset" नेमस्पेस को क्वेरी करें और सबसे मिलते-जुलते शीर्ष पाँच परिणाम लौटाएँ.