시작하기무료로 시작하기

첫 번째 Pinecone 인덱스 만들기

Pinecone 클라이언트 초기화가 완료되었으니, 이제 인덱스를 생성할 준비가 됐습니다! 인덱스는 벡터와 관련 메타데이터를 포함한 레코드를 저장하고, 쿼리 및 기타 작업을 처리하는 데 사용됩니다. 강의를 진행하면서 이러한 단계들이 모여 벡터 데이터베이스 기반의 현대적인 AI 시스템을 어떻게 구성하는지 확인하게 됩니다.

Pinecone 클래스는 이미 임포트되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Pinecone로 AI 애플리케이션 구축하기

강의 보기

연습 안내

  • pinecone에서 ServerlessSpec 클래스를 임포트하세요.
  • API 키를 사용해 Pinecone 연결을 초기화하세요.
  • 256 차원의 벡터를 저장할 서버리스 인덱스 "my-first-index"를 생성하고, 'us-east-1' 리전의 'aws' 클라우드 플랫폼으로 인덱스를 구성하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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='____'
    )
)
코드 편집 및 실행