Zacznij terazZacznij za darmo

Wsadowe dodawanie wektorów w partiach

W tym ćwiczeniu przećwiczysz dodawanie wektorów do indeksu Pinecone 'datacamp-index' sekwencyjnie, partia po partii.

Funkcja pomocnicza chunks(), którą utworzyłeś w poprzednim ćwiczeniu, jest dostępna do użycia:

def chunks(iterable, batch_size=100):
    """A helper function to break an iterable into chunks of size batch_size."""
    it = iter(iterable)
    chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))

To ćwiczenie jest częścią kursu

Tworzenie aplikacji AI z Pinecone

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Zainicjalizuj połączenie z Pinecone, używając swojego klucza API.
  • Dodaj wektory z vectors do 'datacamp-index' w partiach po 100 wektorów.
  • Wyświetl statystyki opisowe tego indeksu.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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

index = pc.Index('datacamp-index')

# Upsert vectors in batches of 100
for chunk in ____:
    ____ 

# Retrieve statistics of the connected Pinecone index
print(____)
Edytuj i uruchom kod