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  3. Pinecone으로 배우는 임베딩용 벡터 데이터베이스
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연습 문제

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.

지침

100 XP
  • 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.