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  3. Pinecone으로 배우는 임베딩용 벡터 데이터베이스
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연습 문제

벡터 삭제하기

벡터를 삭제하는 일은 데이터베이스를 정리하는 것을 넘어 성능 최적화와 직결돼요. 인덱스가 커질수록 불필요하거나 오래된 벡터가 저장 공간을 차지하고 쿼리 성능을 떨어뜨릴 수 있어요. 중복 데이터를 제거하면 운영이 간소화되어 응답 속도가 빨라지고 리소스 활용도도 높아집니다.

이 연습 문제에서는 Pinecone의 'datacamp-index' 인덱스에서 벡터를 삭제해 볼 거예요. 삭제가 실제로 이루어졌는지 확인하기 위해 인덱스 메트릭도 확인합니다.

실수로 벡터를 삭제했는데 다른 이유로 연습 문제를 통과하지 못했다면, 삭제용 .delete() 코드 앞에 아래 코드를 추가해 벡터를 다시 업서트(upsert)하세요:

index.upsert(vectors=vectors)

지침

100 XP
  • API 키를 사용해 Pinecone 연결을 초기화하세요.
  • ID가 "3"와 "4"인 벡터를 삭제하세요.
  • datacamp-index Pinecone 인덱스의 메트릭을 조회해 저장된 벡터 수가 감소했는지 확인하세요.