距離尺度の変更
既定では、Pinecone はコサイン類似度の距離尺度を使ってベクトル間の類似度スコアを計算し、クエリ時に最も近いベクトルを見つけます。Pinecone はそのほかにも、ユークリッド距離やドット積（内積）などの距離尺度をサポートしています。
距離尺度はインデックス作成時に設定し、その後は変更できません。この演習では、ドット積の距離尺度を使用するインデックスを作成する練習を行います。
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
演習の手順
- API キーで Pinecone への接続を初期化します。
- ドット積の距離尺度を使用する
"dotproduct-index"という名前の新しいインデックスを作成します。 - インデックスを一覧表示し、作成されたことと想定どおりの距離尺度が設定されていることを確認します。
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 with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
# Create an index that uses the dot product distance metric
pc.create_index(
name="____",
dimension=1536,
____,
spec=ServerlessSpec(
cloud='aws',
region='us-east-1'
)
)
# Print a list of your indexes
print(____)