Explore a mecânica por trás do banco de dados vetorial do Pinecone, de pods e indexes à comparação com outros bancos de dados. Aprenda a diferenciar tipos de pod, obter chaves de API e inicializar a conexão com o Pinecone usando Python. Por fim, você vai aprender a criar indexes no Pinecone, explorando diferentes parâmetros como dimensionalidade, métricas de distância, tipos de pod e outros.

Introdução aos índices Pinecone

Criando um cliente Pinecone

Seu primeiro índice no Pinecone

Gerenciando índices

Conectando-se a um índice

Como apagar um índice

O ecossistema Pinecone

Ingestão de vetores

Verificando a dimensionalidade

Ingerindo vetores com metadados

Introdução ao Pinecone

Mãos à obra com o Pinecone em Python: vamos explorar o uso prático do Pinecone para gerenciar indexes, adicionar vetores com metadados, buscar e recuperar vetores e fazer atualizações ou exclusões. Ganhe uma base sólida das funções e ideias-chave para lidar com dados sem complicações no banco de dados vetorial do Pinecone.

Recuperando vetores

Consultar vs. buscar

Buscando vetores

Consultando vetores

Retornando os vetores mais parecidos

Alterando as métricas de distância

Filtragem de metadados

Filtrando consultas

Vários filtros de metadados

Atualizando e apagando vetores

Atualizando valores vetoriais

Atualizando metadados vetoriais

Excluindo vetores

Manipulação de Vetores do Pinecone em Python

Neste capítulo, você vai se aprofundar na otimização do desempenho de indexes do Pinecone, no uso de namespaces multi-inquilino para reduzir custos, na construção de mecanismos de busca semântica e na criação de sistemas de perguntas e respostas com recuperação aumentada usando o Pinecone com a OpenAI API. Com essas lições, você desenvolve habilidades práticas em ajuste de desempenho, busca semântica e perguntas e respostas com recuperação aumentada, capacitando você a aplicar o Pinecone de forma eficaz em aplicações de IA no mundo real.

Agrupamento de upserts

Definindo uma função para fragmentação

Agrupando upserts em pedaços

Agrupando upserts em paralelo

Multitenancy e namespaces

Espaços de nomes

Consultando namespaces

Pesquisa semântica com Pinecone

Criando e configurando um índice Pinecone

Inserção de vetores para pesquisa semântica

Consultando vetores para pesquisa semântica

Chatbot RAG com Pinecone e OpenAI

Inserir transcrições do YouTube

Criando uma função de recuperação

Função de resposta a perguntas RAG

Parabéns!

Ajuste de Desempenho e Aplicações de IA

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)

YouTube Transcripts

Descubra como o banco de dados vetorial Pinecone está revolucionando o desenvolvimento de aplicações de IA. O Pinecone é uma solução de banco de dados vetorial totalmente gerenciada, com latência de consulta ultrabaixa, que está dominando o mercado. Neste curso, você vai aprender a ingerir, manipular e consultar vetores a partir de indexes do Pinecone. Você vai usar essas habilidades, junto com outros conceitos fundamentais como Retrieval Augmented Generation (RAG), para viabilizar aplicações de IA como mecanismos de busca semântica e chatbots com contexto. Por fim, você vai aprender a otimizar seus bancos de dados de produção explorando técnicas para ajustar o desempenho, otimizar o armazenamento e melhorar a latência das consultas.

<h2>Descubra o poder das incorporações com o banco de dados vetorial da Pinecone</h2>
Nos capítulos introdutórios, você vai conhecer os fundamentos do Pinecone, entender suas principais funcionalidades, benefícios e conceitos importantes, como pods, índices e projetos. Com aulas práticas, você vai comparar o Pinecone com outros bancos de dados vetoriais e entender melhor como ele funciona e como é fácil de usar.<br><br>
<h2>Interação do Python com o Pinecone</h2>
Aprenda a usar o Python pra interagir com o Pinecone. Aprenda a diferenciar os tipos de pod, configurar seu ambiente e configurar o cliente Pinecone Python. Você vai mergulhar no mundo do Pinecone aprendendo a criar bancos de dados vetoriais de forma programática, entender os parâmetros que influenciam a criação de índices no Pinecone, incluindo dimensionalidade, métricas de distância, tipos de pods e réplicas, e dominar a arte de inserir vetores com metadados nos índices do Pinecone. Você vai ficar craque em consultar e recuperar vetores usando Python e aprender a atualizar e excluir vetores pra lidar com a mudança de conceito de um jeito eficiente.<br><br>
<h2>Aplicações avançadas de Pinecone e IA</h2>
Vá além do básico e explore conceitos avançados do Pinecone, como monitorar o desempenho do Pinecone, ajustar a eficiência e implementar multitenancy para controle de acesso. Você vai ver aplicações avançadas, tipo mecanismos de busca semântica feitos com o Pinecone e como integrar isso com a API OpenAI pra projetos como o chatbot RAG.

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

Descubra como o banco de dados vetorial Pinecone está revolucionando o desenvolvimento de IA!

Criando Aplicações de IA com Pinecone

Descubra como o banco de dados vetorial Pinecone está revolucionando o desenvolvimento de aplicativos de IA!

Parabéns!

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