청크로 나눠서 배치 upsert 수행하기
이 연습 문제에서는 'datacamp-index' Pinecone 인덱스에 벡터를 배치 단위로 순차 적재하는 방법을 연습해요.
이전에 만든 chunks() 헬퍼 함수는 아래와 같이 제공돼요:
def chunks(iterable, batch_size=100):
"""A helper function to break an iterable into chunks of size batch_size."""
it = iter(iterable)
chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))
while chunk:
yield chunk
chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))
이 연습은 강의의 일부입니다
Pinecone로 AI 애플리케이션 구축하기
연습 안내
- API 키로 Pinecone 연결을 초기화하세요.
vectors의 벡터를 100개씩 배치로 나누어'datacamp-index'에 upsert하세요.- 이 인덱스의 기술 통계(descriptive statistics)를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
index = pc.Index('datacamp-index')
# Upsert vectors in batches of 100
for chunk in ____:
____
# Retrieve statistics of the connected Pinecone index
print(____)