Creare e configurare un indice Pinecone

Per avviare la tua applicazione di ricerca semantica, creerai e configurerai un nuovo indice Pinecone chiamato 'pinecone-datacamp'. Lo userai nei prossimi esercizi per ospitare articoli di Wikipedia dal dataset SQuAD.

Se crei per errore un indice valido che però non rispetta le specifiche indicate nelle istruzioni, dovrai aggiungere il seguente codice prima del tuo .create_index():

pc.delete_index('pinecone-datacamp')

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Database vettoriali per Embeddings con Pinecone

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Istruzioni dell'esercizio

Configura il client Pinecone con la tua chiave API.
Crea un indice Pinecone chiamato 'pinecone-datacamp' con dimensionalità 1536.
Connettiti al nuovo indice e visualizzane le statistiche.

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="____")

# Create Pinecone index
pc.create_index(
    name='____', 
    dimension=____,
    spec=ServerlessSpec(cloud='aws', region='us-east-1')
)

# Connect to index and print the index statistics
index = ____
print(____)

Modifica ed esegui il codice

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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 Exercise 7: Interrogare i namespace Exercise 8: Ricerca semantica con Pinecone Exercise 9: Creare e configurare un indice Pinecone

Esercizio in corso

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!