Een Pinecone-index maken en configureren

Om je semantische zoekapplicatie te starten, maak en configureer je een nieuwe Pinecone-index met de naam 'pinecone-datacamp'. Je gebruikt deze in de volgende oefeningen om Wikipedia-artikelen uit de SQuAD-gegevensset te hosten.

Als je per ongeluk een geldige index maakt die niet voldoet aan de specificaties uit de instructies, moet je de volgende code toevoegen vóór je .create_index()-code:

pc.delete_index('pinecone-datacamp')

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Vector-databases voor embeddings met Pinecone

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Configureer de Pinecone-client met je API-sleutel.
Maak een Pinecone-index met de naam 'pinecone-datacamp' met een dimensionaliteit van 1536.
Maak verbinding met de zojuist gemaakte index en bekijk de statistieken.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")

# Create Pinecone index
pc.create_index(
    name='____', 
    dimension=____,
    spec=ServerlessSpec(cloud='aws', region='us-east-1')
)

# Connect to index and print the index statistics
index = ____
print(____)

Code bewerken en uitvoeren

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Vector-databases voor embeddings met Pinecone

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Begin de cursus gratis

Explore the mechanics behind Pinecone's vector database, from pods and indexes to comparing it with other databases. Learn to differentiate pod types, acquire API keys, and initialise Pinecone connection using python. Finally, you’ll learn how to create Pinecone indexes, exploring different parameters such as dimensionality, distance metrics, pod types, and others.

Exercise 1: Introduction to Pinecone indexes Exercise 2: Creating a Pinecone client Exercise 3: Your first Pinecone index Exercise 4: Managing indexes Exercise 5: Connecting to an index Exercise 6: Deleting an index Exercise 7: The Pinecone ecosystem Exercise 8: Vector ingestion Exercise 9: Checking dimensionality Exercise 10: Ingesting vectors with metadata

Get hands-on with Pinecone in Python, where we explore the practical side of using Pinecone for managing indexes, adding vectors with metadata, searching and retrieving vectors, and making updates or deletions. Gain a solid grasp of the key functions and ideas to smoothly handle data in the Pinecone vector database.

Exercise 1: Retrieving vectors Exercise 2: Querying vs. fetching Exercise 3: Fetching vectors Exercise 4: Querying vectors Exercise 5: Returning the most similar vectors Exercise 6: Changing distance metrics Exercise 7: Metadata filtering Exercise 8: Filtering queries Exercise 9: Multiple metadata filters Exercise 10: Updating and deleting vectors Exercise 11: Updating vector values Exercise 12: Updating vector metadata Exercise 13: Deleting vectors

In this chapter, learners delve into optimizing Pinecone index performance, leveraging multi-tenant namespaces for cost reduction, building semantic search engines, and creating retrieval-augmented question answering systems using Pinecone with the OpenAI API. Through these lessons, learners gain practical skills in performance tuning, semantic search, and retrieval-augmented question answering, empowering them to apply Pinecone effectively in real-world AI applications.

Exercise 1: Upserts batchgewijs uitvoeren Exercise 2: Een functie definiëren voor chunking Exercise 3: Upserts batchen in chunks Exercise 4: Upserts batchen en parallel uitvoeren Exercise 5: Multitenancy en namespaces Exercise 6: Namespaces Exercise 7: Query's uitvoeren op namespaces Exercise 8: Semantisch zoeken met Pinecone Exercise 9: Een Pinecone-index maken en configureren

Huidige oefening

Exercise 10: Vectors upserten voor semantisch zoeken Exercise 11: Vectoren opvragen voor semantisch zoeken Exercise 12: RAG-chatbot met Pinecone en OpenAI Exercise 13: YouTube-transcripten upserten Exercise 14: Een retrieval-functie bouwen Exercise 15: RAG-vraagantwoordfunctie Exercise 16: Gefeliciteerd!