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はじめての Pinecone インデックス

Pinecone クライアントの初期化が完了したら、いよいよインデックスを作成しましょう。インデックスは、ベクトルや関連するメタデータを含むレコードの保存に使用されるほか、クエリやその他の操作にも利用されます。コースを通じて、これらの各ステップが組み合わさり、ベクトルデータベースを基盤とした現代的な AI システムが構築されていく様子を学んでいきましょう。

Pinecone クラスはすでにインポート済みです。

この演習はコースの一部です

Pineconeを使ったAIアプリケーション開発

コースを見る

演習の手順

  • pinecone から ServerlessSpec クラスをインポートしてください。
  • API キーを使用して Pinecone 接続を初期化してください。
  • 256 次元のベクトルを格納するサーバーレスインデックス "my-first-index" を作成し、'us-east-1' リージョンの 'aws' クラウドプラットフォーム向けに設定してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import ServerlessSpec
from pinecone import ____

# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")

# Create your Pinecone index
pc.____(
    name="____",
    dimension=____,
    spec=____(
        cloud='____',
        region='____'
    )
)
コードを編集して実行