거리 메트릭 변경하기
기본적으로 Pinecone 인덱스는 벡터 간 유사도 점수를 계산할 때 코사인 유사도 거리 메트릭을 사용하며, 이는 가장 유사한 벡터를 찾기 위한 쿼리에 활용돼요. Pinecone은 이 외에도 유클리드 거리, 내적(dot product) 등 다른 거리 메트릭도 지원해요.
거리 메트릭은 인덱스를 생성할 때 설정되며, 이후에는 변경할 수 없어요. 이 연습에서는 내적(dot product) 거리 메트릭을 사용하는 인덱스를 만들어 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Pinecone로 AI 애플리케이션 구축하기
연습 안내
- API 키로 Pinecone 연결을 초기화하세요.
- 내적(dot product) 거리 메트릭을 사용하는
"dotproduct-index"라는 새 인덱스를 생성하세요. - 인덱스 목록을 조회해 인덱스가 생성되었고 올바른 메트릭이 설정되었는지 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
# Create an index that uses the dot product distance metric
pc.create_index(
name="____",
dimension=1536,
____,
spec=ServerlessSpec(
cloud='aws',
region='us-east-1'
)
)
# Print a list of your indexes
print(____)