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  3. Pinecone के साथ Embeddings के लिए Vector Databases
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अभ्यास

Distance metrics बदलना

डिफॉल्ट रूप से, Pinecone वेक्टरों के बीच similarity scores निकालने के लिए cosine similarity डिस्टेंस मेट्रिक का उपयोग करता है, जिनका इस्तेमाल क्वेरी करते समय सबसे मिलते-जुलते वेक्टर खोजने में होता है. Pinecone अन्य डिस्टेंस मेट्रिक्स भी सपोर्ट करता है, जिनमें Euclidean distance और dot product शामिल हैं.

डिस्टेंस मेट्रिक index बनाते समय सेट किया जाता है और बाद में बदला नहीं जा सकता. इस अभ्यास में, आप एक ऐसा index बनाना अभ्यास करेंगे जो dot product डिस्टेंस मेट्रिक का उपयोग करता है.

निर्देश

100 XP
  • अपने API key के साथ Pinecone कनेक्शन initialize कीजिए.
  • dot product डिस्टेंस मेट्रिक का उपयोग करते हुए "dotproduct-index" नाम का एक नया index बनाइए.
  • अपनी indexes सूचीबद्ध कीजिए ताकि पक्का हो सके कि यह बन गया है और इसमें सही मेट्रिक सेट है.