Esplora il funzionamento del database vettoriale di Pinecone, dai pod e dagli indici al confronto con altri database. Impara a distinguere i tipi di pod, ottenere le chiavi API e inizializzare la connessione a Pinecone con Python. Infine, imparerai a creare indici Pinecone, esplorando diversi parametri come dimensionalità, metriche di distanza, tipi di pod e altro ancora.

Introduzione agli indici Pinecone

Creare un client Pinecone

Il tuo primo indice Pinecone

Gestire gli indici

Connessione a un indice

Eliminare un indice

L'ecosistema di Pinecone

Ingestione di vettori

Verifica della dimensionalità

Inserimento di vettori con metadati

Introduzione a Pinecone

Metti le mani su Pinecone in Python: esploriamo l’uso pratico di Pinecone per gestire indici, aggiungere vettori con metadati, cercare e recuperare vettori, nonché effettuare aggiornamenti o eliminazioni. Acquisisci una solida comprensione delle funzioni e delle idee chiave per gestire senza intoppi i dati nel database vettoriale Pinecone.

Recupero dei vettori

Opzioni

Querying

Fetching

Querying vs. fetching

Recuperare vettori

Interrogare i vettori

Restituire i vettori più simili

Modificare le metriche di distanza

Filtraggio dei metadati

Query con filtro

Filtri multipli sulla metadata

Aggiornare ed eliminare vettori

Aggiornare i valori di un vettore

Aggiornare i metadati dei vettori

Eliminare vettori

Manipolazione di vettori Pinecone in Python

In questo capitolo approfondirai l’ottimizzazione delle prestazioni degli indici Pinecone, l’uso di namespace multi-tenant per ridurre i costi, la costruzione di motori di ricerca semantici e la creazione di sistemi di question answering con retrieval augmentation utilizzando Pinecone con l’API di OpenAI. Attraverso queste lezioni, acquisirai competenze pratiche in tuning delle prestazioni, ricerca semantica e question answering con retrieval augmentation, così da applicare Pinecone in modo efficace in scenari reali di AI.

Raggruppare gli upsert

Definire una funzione per suddividere in blocchi

Raggruppare gli upsert in chunk

Eseguire upsert in parallelo a batch

Multitenancy e namespace

Namespace

Interrogare i namespace

Ricerca semantica con Pinecone

Creare e configurare un indice Pinecone

Upsert dei vettori per la semantic search

Interrogare vettori per la ricerca semantica

Chatbot RAG con Pinecone e OpenAI

Upsert dei transcript di YouTube

Creare una funzione di retrieval

Funzione di question answering RAG

Congratulazioni!

Ottimizzazione delle prestazioni e applicazioni di AI

YouTube Transcripts

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)

Scopri come il database vettoriale Pinecone sta rivoluzionando lo sviluppo di applicazioni di AI. Pinecone è una soluzione di database vettorialiale completamente gestita, con latenza di query ultra-bassa, che sta dominando il mercato. In questo corso imparerai a ingestire, manipolare e interrogare vettori dagli indici Pinecone. Userai queste competenze, insieme ad altri concetti fondamentali come la Retrieval Augmented Generation (RAG), per abilitare applicazioni di AI come motori di ricerca semantici e chatbot sensibili al contesto. Infine, imparerai a ottimizzare i database in produzione esaminando tecniche per regolare le prestazioni, ottimizzare l’archiviazione e migliorare la latenza delle query.

<h2>Scopri il potere degli embedding con il database vettoriale di Pinecone</h2>
Nei primi capitoli, scoprirai le basi di Pinecone, capendo le sue funzionalità principali, i vantaggi e i concetti chiave come pod, indici e progetti. Attraverso lezioni pratiche, confronterai Pinecone con altri database vettoriali, scoprendo le sue funzionalità e la sua usabilità senza pari.<br><br>
<h2>Interazione Python con Pinecone</h2>
Impara a usare Python per interagire facilmente con Pinecone. Impara a distinguere tra i diversi tipi di pod, imposta il tuo ambiente e configura il client Pinecone Python. Ti immergerai nel cuore di Pinecone imparando a creare database vettoriali in modo programmatico, capirai i parametri che influenzano la creazione dell'indice Pinecone, tra cui dimensionalità, metriche di distanza, tipi di pod e repliche, e imparerai l'arte di inserire vettori con metadati negli indici Pinecone. Imparerai a usare Python per fare ricerche e recuperare vettori, e capirai come aggiornare e cancellare i vettori per gestire bene il concept drift.<br><br>
<h2>Applicazioni avanzate Pinecone e AI</h2>
Andiamo oltre le basi e diamo un'occhiata a cose più avanzate di Pinecone, tipo come controllare come va Pinecone, ottimizzarlo per renderlo più efficiente e usare il multi-tenancy per gestire gli accessi. Esplorerai applicazioni avanzate, come i motori di ricerca semantici basati su Pinecone e la loro integrazione con l'API OpenAI per progetti come il chatbot RAG.

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

Scopri come il database vettoriale Pinecone sta rivoluzionando lo sviluppo di applicazioni AI!

Database vettoriali per Embeddings con Pinecone

Scopri come il database vettoriale Pinecone sta cambiando il modo di sviluppare le app di intelligenza artificiale!

Ingegnere AI associato per sviluppatori

Trova film con trame simili partendo dalla trama del tuo film preferito

Genera articoli di notizia consigliati in base agli articoli visualizzati di recente

Cerca una determinata recensione cliente usando il suo ID univoco

Recupera informazioni sul prodotto usando il suo codice prodotto univoco

Querying vs. fetching

Database vettoriali per Embeddings con Pinecone

esercizio interattivo pratico