Sprawdzanie wymiarowości
Wiesz już, jak zacząć wczytywać wektory do nowego indeksu Pinecone! Zanim jednak zaczniesz, sprawdź, czy twoje wektory są zgodne z wymiarowością nowego indeksu.
Lista słowników zawierających rekordy do wczytania jest dostępna jako vectors. Oto podgląd jej struktury:
vectors = [
{
"id": "0",
"values": [0.025525547564029694, ..., 0.0188823901116848]
"metadata": {"genre": "action", "year": 2024}
},
...,
]
To ćwiczenie jest częścią kursu
Tworzenie aplikacji AI z Pinecone
Instrukcje do ćwiczenia
- Zainicjalizuj połączenie z Pinecone, używając swojego klucza API.
- Utwórz nowy bezserwerowy indeks Pinecone o nazwie
"datacamp-index"; pozostałe ustawienia zostaw bez zmian. - Użyj wyrażenia listowego, aby sprawdzić, czy każdy wektor w
vectorsma długość1536, i zwróć pojedynczą wartośćTruelubFalsewskazującą, czy wszystkie spełniają ten warunek.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Initialize the Pinecone client using your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
# Create your Pinecone index
pc.____(
name="____",
dimension=1536,
spec=____(
cloud='aws',
region='us-east-1'
)
)
# Check that each vector has a dimensionality of 1536
vector_dims = [____(vector['____']) == ____ for vector in ____]
print(____(vector_dims))