Jelajahi mekanisme di balik database vektor Pinecone, mulai dari pod dan indeks hingga perbandingan dengan database lain. Pelajari membedakan jenis pod, memperoleh kunci API, dan menginisialisasi koneksi Pinecone menggunakan Python. Terakhir, Anda akan mempelajari cara membuat indeks Pinecone, mengeksplorasi berbagai parameter seperti dimensi, metrik jarak, jenis pod, dan lainnya.

Pengantar indeks Pinecone

Membuat klien Pinecone

Indeks Pinecone pertama Anda

Mengelola indeks

Menyambungkan ke sebuah indeks

Menghapus sebuah indeks

Ekosistem Pinecone

Pemasukan vektor

Memeriksa dimensi

Mengimpor vektor beserta metadata

Pengantar Pinecone

Praktik langsung dengan Pinecone di Python, di mana kita mengeksplorasi sisi praktis penggunaan Pinecone untuk mengelola indeks, menambahkan vektor beserta metadata, mencari dan mengambil vektor, serta melakukan pembaruan atau penghapusan. Kuasai fungsi-fungsi utama dan konsep penting untuk mengelola data dengan lancar di database vektor Pinecone.

Mengambil vektor

Options

Querying

Fetching

Querying vs. fetching

Melakukan kueri vektor

Mengembalikan vektor yang paling mirip

Mengubah metrik jarak

Penyaringan metadata

Memfilter kueri

Beberapa filter metadata

Memperbarui dan menghapus vektor

Memperbarui nilai vektor

Memperbarui metadata vektor

Menghapus vektor

Manipulasi Vektor Pinecone di Python

Pada bab ini, Anda akan mendalami pengoptimalan kinerja indeks Pinecone, memanfaatkan namespace multi-tenant untuk menekan biaya, membangun mesin pencari semantik, dan membuat sistem tanya jawab berbasis retrieval (retrieval-augmented) menggunakan Pinecone dengan OpenAI API. Melalui pelajaran ini, Anda akan memperoleh keterampilan praktis dalam penalaan kinerja, pencarian semantik, dan tanya jawab berbasis retrieval, sehingga mampu menerapkan Pinecone secara efektif dalam aplikasi AI dunia nyata.

Mengelompokkan upsert

Mendefinisikan fungsi untuk pemecahan ke dalam potongan

Melakukan upsert bertumpuk dalam potongan (chunks)

Batch upsert secara paralel

Multitenancy dan namespace

Namespace

Melakukan kueri pada namespace

Pencarian semantik dengan Pinecone

Membuat dan mengonfigurasi indeks Pinecone

Upsert vektor untuk pencarian semantik

Melakukan kueri vektor untuk pencarian semantik

Chatbot RAG dengan Pinecone dan OpenAI

Meng-upsert transkrip YouTube

Membangun fungsi retrieval

Fungsi RAG untuk menjawab pertanyaan

Selamat!

Penalaan Kinerja dan Aplikasi AI

YouTube Transcripts

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)

Pelajari bagaimana database vektor Pinecone merevolusi pengembangan aplikasi AI. Pinecone adalah solusi database vektor terkelola sepenuhnya dengan latensi kueri yang sangat rendah dan menjadi pemimpin pasar. Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara melakukan ingestion, memanipulasi, dan melakukan kueri vektor dari indeks Pinecone. Anda akan menggunakan keterampilan ini, bersama konsep fundamental lain seperti Retrieval Augmented Generation (RAG), untuk membangun aplikasi AI seperti mesin pencari semantik dan chatbot yang kontekstual. Terakhir, Anda akan mempelajari cara mengoptimalkan database produksi dengan meninjau teknik penalaan kinerja, pengoptimalan penyimpanan, dan peningkatan latensi kueri.

<h2>Manfaatkan Kekuatan Embeddings dengan Database Vektor Pinecone</h2>
Pada bab-bab pengantar, Anda akan mempelajari dasar-dasar Pinecone, memahami kemampuan inti, manfaat, dan konsep-konsep utama seperti pods, indexes, dan projects. Melalui pelajaran praktis, Anda akan membandingkan Pinecone dengan basis data vektor lainnya, dan memperoleh wawasan tentang fungsionalitas dan kemudahan penggunaannya yang tak tertandingi.<br><br>
<h2>Interaksi Python dengan Pinecone</h2>
Lengkapi diri Anda dengan keterampilan untuk berinteraksi dengan lancar menggunakan Pinecone melalui Python. Pelajari cara membedakan antara jenis pod, menyiapkan lingkungan Anda, dan mengonfigurasi klien Python Pinecone. Anda akan menyelami inti Pinecone dengan mempelajari cara membuat basis data vektor secara programatik, memahami parameter yang memengaruhi pembentukan indeks Pinecone, termasuk dimensi, metrik jarak, jenis pod, dan replika, serta menguasai teknik mengimpor vektor beserta metadata ke dalam indeks Pinecone. Anda akan menguasai teknik pengambilan dan pemrosesan vektor menggunakan Python, serta memperoleh pemahaman tentang cara memperbarui dan menghapus vektor untuk menangani pergeseran konsep secara efektif.<br><br>
<h2>Aplikasi Canggih Pinecone dan Kecerdasan Buatan</h2>
Melampaui dasar-dasar dan menjelajahi konsep-konsep lanjutan Pinecone, seperti memantau kinerja Pinecone, mengoptimalkan efisiensi, dan mengimplementasikan multi-tenancy untuk kontrol akses. Anda akan menjelajahi aplikasi canggih, termasuk mesin pencari semantik yang dibangun di atas Pinecone dan mengintegrasikannya dengan API OpenAI untuk proyek seperti chatbot RAG.

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

Temukan bagaimana database vektor Pinecone merevolusi pengembangan aplikasi AI!

Database Vektor untuk Embeddings dengan Pinecone

Temukan bagaimana basis data vektor Pinecone sedang merevolusi pengembangan aplikasi kecerdasan buatan (AI)!

Insinyur Kecerdasan Buatan (AI) untuk Pengembang

Temukan film dengan alur yang mirip menggunakan alur film favorit Anda

Hasilkan artikel berita yang direkomendasikan berdasarkan artikel yang baru-baru ini dilihat

Cari ulasan pelanggan tertentu menggunakan ID uniknya

Cari informasi produk menggunakan kode produk uniknya

Querying vs. fetching

Database Vektor untuk Embeddings dengan Pinecone

Latihan interaktif langsung