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  3. Pineconeで学ぶ埋め込み向けベクトルデータベース
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练习

セマンティック検索のためのベクトルをアップサートする

テキストデータを埋め込み、ベクトルとメタデータを'pinecone-datacamp'インデックスにアップサートしましょう。squad_dataset.csvというデータセットが用意されており、そのうち200行のサンプルがDataFrameのdfに読み込まれています。

この演習では、OpenAIの埋め込みモデルを使うためにOpenAI APIとやり取りしますが、ご自身のAPIキーを作成・使用する必要はありません。 すでに有効なOpenAIクライアントが作成され、client変数に割り当てられています。

あなたのタスクは、OpenAIのAPIでテキストを埋め込み、得られた埋め込みとメタデータを、squad_datasetという名前空間のPineconeインデックスにアップサートすることです。

说明

100 XP
  • PineconeクライアントをあなたのAPIキーで初期化します（OpenAIクライアントはclientとして既に利用可能です）。
  • バッチ内の各rowから'id'、'text'、'title'の各メタデータを抽出します。
  • OpenAIの'text-embedding-3-small'（次元数1536）でtextsをエンコードします。
  • ベクトルとメタデータを、'squad_dataset'という名前空間にアップサートします。