Namespace

I namespace vengono usati per separare i vettori all'interno di un singolo indice, consentendo query mirate e riducendo al minimo il numero di record scansionati.

In questo esercizio farai pratica nell'ingestione di vettori in diversi namespace all'interno dell'indice Pinecone 'datacamp-index'. Dovrai collegarti all'indice, eseguire l'upsert dei vettori in namespace differenti e verificare le metriche aggiornate dell'indice.

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Database vettoriali per Embeddings con Pinecone

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Istruzioni dell'esercizio

Inizializza la connessione a Pinecone con la tua API key.
Esegui l'upsert dei vettori in vector_set1 nel namespace namespace1.
Esegui l'upsert dei vettori in vector_set2 nel namespace namespace2.
Stampa le statistiche descrittive dell'indice.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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
____

Modifica ed esegui il codice

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Database vettoriali per Embeddings con Pinecone

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

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Explore the mechanics behind Pinecone's vector database, from pods and indexes to comparing it with other databases. Learn to differentiate pod types, acquire API keys, and initialise Pinecone connection using python. Finally, you’ll learn how to create Pinecone indexes, exploring different parameters such as dimensionality, distance metrics, pod types, and others.

Exercise 1: Introduction to Pinecone indexes Exercise 2: Creating a Pinecone client Exercise 3: Your first Pinecone index Exercise 4: Managing indexes Exercise 5: Connecting to an index Exercise 6: Deleting an index Exercise 7: The Pinecone ecosystem Exercise 8: Vector ingestion Exercise 9: Checking dimensionality Exercise 10: Ingesting vectors with metadata

Get hands-on with Pinecone in Python, where we explore the practical side of using Pinecone for managing indexes, adding vectors with metadata, searching and retrieving vectors, and making updates or deletions. Gain a solid grasp of the key functions and ideas to smoothly handle data in the Pinecone vector database.

Exercise 1: Retrieving vectors Exercise 2: Querying vs. fetching Exercise 3: Fetching vectors Exercise 4: Querying vectors Exercise 5: Returning the most similar vectors Exercise 6: Changing distance metrics Exercise 7: Metadata filtering Exercise 8: Filtering queries Exercise 9: Multiple metadata filters Exercise 10: Updating and deleting vectors Exercise 11: Updating vector values Exercise 12: Updating vector metadata Exercise 13: Deleting vectors

In this chapter, learners delve into optimizing Pinecone index performance, leveraging multi-tenant namespaces for cost reduction, building semantic search engines, and creating retrieval-augmented question answering systems using Pinecone with the OpenAI API. Through these lessons, learners gain practical skills in performance tuning, semantic search, and retrieval-augmented question answering, empowering them to apply Pinecone effectively in real-world AI applications.

Exercise 1: Raggruppare gli upsert Exercise 2: Definire una funzione per suddividere in blocchi Exercise 3: Raggruppare gli upsert in chunk Exercise 4: Eseguire upsert in parallelo a batch Exercise 5: Multitenancy e namespace Exercise 6: Namespace

Esercizio in corso

Exercise 7: Interrogare i namespace Exercise 8: Ricerca semantica con Pinecone Exercise 9: Creare e configurare un indice Pinecone Exercise 10: Upsert dei vettori per la semantic search Exercise 11: Interrogare vettori per la ricerca semantica Exercise 12: Chatbot RAG con Pinecone e OpenAI Exercise 13: Upsert dei transcript di YouTube Exercise 14: Creare una funzione di retrieval Exercise 15: Funzione di question answering RAG Exercise 16: Congratulazioni!