クエリのフィルタリング
この演習では、Pinecone の 'datacamp-index' インデックスに対してクエリを実行します。インデックスに接続し、与えられた vector を使って類似ベクトルを検索します。さらに、メタデータのフィルタリングを使ってクエリを最適化し、最も関連性の高い検索結果を返します。
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。
- メタデータの
'year'が2024に等しいベクトルのみを検索対象にし、与えられたvectorに最も類似するベクトル（MOST similar）を取得します。
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="____")
index = pc.Index('datacamp-index')
# Retrieve the MOST similar vector with the year 2024
query_result = ____
print(query_result)