차원 수 확인하기
이제 새로운 Pinecone 인덱스에 벡터를 수집할 준비가 되었습니다! 본격적으로 시작하기 전에, 벡터가 새 인덱스의 차원 수와 호환되는지 먼저 확인해 보겠습니다.
수집할 레코드가 담긴 딕셔너리 리스트가 vectors로 제공되어 있습니다. 구조의 미리보기는 다음과 같습니다:
vectors = [
{
"id": "0",
"values": [0.025525547564029694, ..., 0.0188823901116848]
"metadata": {"genre": "action", "year": 2024}
},
...,
]
이 연습은 강의의 일부입니다
Pinecone로 AI 애플리케이션 구축하기
연습 안내
- API 키를 사용하여 Pinecone 연결을 초기화하세요.
"datacamp-index"라는 이름의 새로운 서버리스 Pinecone 인덱스를 생성하고, 나머지 설정은 그대로 유지하세요.- 리스트 컴프리헨션을 사용하여
vectors의 각 벡터 길이가1536인지 확인하고, 모든 벡터가 조건을 충족하는지 여부를True또는False하나로 반환하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Initialize the Pinecone client using your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
# Create your Pinecone index
pc.____(
name="____",
dimension=1536,
spec=____(
cloud='aws',
region='us-east-1'
)
)
# Check that each vector has a dimensionality of 1536
vector_dims = [____(vector['____']) == ____ for vector in ____]
print(____(vector_dims))