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Seu primeiro índice no Pinecone

Com o seu cliente Pinecone inicializado, você está pronto para começar a criar um índice! Os índices são usados para armazenar registros, incluindo os vetores e os metadados associados, além de atender consultas e outras manipulações. Ao longo do curso, você verá como essas etapas se combinam para formar um sistema moderno de IA baseado em um banco de dados vetorial.

A classe Pinecone já foi importada para você.

Este exercicio faz parte do curso

Bancos de dados vetoriais para incorporações com Pinecone

Ver curso

Instruções do exercicio

  • Importe a classe ServerlessSpec de pinecone.
  • Inicialize a conexão com o Pinecone usando sua chave de API.
  • Crie um índice serverless chamado "my-first-index" para armazenar vetores com 256 dimensões e configure o índice para a plataforma de nuvem 'aws' na região 'us-east-1'.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Import ServerlessSpec
from pinecone import ____

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

# Create your Pinecone index
pc.____(
    name="____",
    dimension=____,
    spec=____(
        cloud='____',
        region='____'
    )
)
Editar e Executar Código