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次元数の確認

これで、新しい Pinecone インデックスへのベクトルの取り込みを始める準備が整いました。取り込む前に、ベクトルが新しいインデックスの次元数と一致しているかどうかを確認しておきましょう。

取り込むレコードを含むディクショナリのリストが vectors として用意されています。その構造のプレビューは以下のとおりです。

vectors = [
    {
        "id": "0",
        "values": [0.025525547564029694, ..., 0.0188823901116848]
        "metadata": {"genre": "action", "year": 2024}
    },
        ...,
]

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

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演習の手順

  • API キーを使って Pinecone の接続を初期化してください。
  • "datacamp-index" という名前の新しいサーバーレス Pinecone インデックスを作成してください。その他の設定はそのままにしておきます。
  • リスト内包表記を使って、vectors 内の各ベクトルの長さが 1536 であることを確認し、すべてのベクトルがこの条件を満たしているかどうかを示す True または False の値を1つ返してください。

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。

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

# Create your Pinecone index
pc.____(
    name="____", 
    dimension=1536, 
    spec=____(
        cloud='aws', 
        region='us-east-1'
    )
)

# Check that each vector has a dimensionality of 1536
vector_dims = [____(vector['____']) == ____ for vector in ____]
print(____(vector_dims))
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