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  3. Pinecone으로 배우는 임베딩용 벡터 데이터베이스
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演習

첫 번째 Pinecone 인덱스 만들기

Pinecone 클라이언트를 초기화했으니 이제 인덱스 생성을 시작해 볼까요? 인덱스는 벡터와 관련 메타데이터를 포함한 레코드를 저장하고, 쿼리 및 기타 조작을 처리하는 데 사용돼요. 이 과정을 따라가다 보면, 이러한 여러 단계가 어떻게 벡터 데이터베이스 위에 구축된 현대적 AI 시스템으로 이어지는지 알 수 있어요.

지침에 나온 사양과 다른 유효한 인덱스를 실수로 생성했다면, 삭제 후 다시 만들기 위해 .create_index() 코드 앞에 아래 코드를 추가하세요:

pc.delete_index('my-first-index')

Pinecone 클래스는 이미 임포트되어 있어요.

指示

100 XP
  • pinecone에서 ServerlessSpec 클래스를 임포트하세요.
  • API 키를 사용해 Pinecone 연결을 초기화하세요.
  • 256차원 벡터를 보관할 서버리스 인덱스 "my-first-index"를 생성하고, 클라우드 플랫폼은 'aws', 리전은 'us-east-1'로 설정하세요.