Dá uma olhada em como funciona o banco de dados vetorial do Pinecone, desde os pods e índices até como ele se compara com outros bancos de dados. Aprenda a diferenciar tipos de pods, pegar chaves API e inicializar a conexão com o Pinecone usando Python. Por fim, você vai aprender a criar índices 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 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

Experimente o Pinecone em Python, onde a gente vai ver como é usar o Pinecone na prática pra gerenciar índices, adicionar vetores com metadados, procurar e recuperar vetores, além de fazer atualizações ou exclusões. Entenda bem as principais funções e ideias para lidar com os dados no banco de dados vetorial Pinecone.

Recuperando vetores

Opções

Consulta

Buscando

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

Apagando vetores

Manipulação de vetores Pinecone em Python

Neste capítulo, os alunos vão aprender a otimizar o desempenho do índice Pinecone, usar namespaces multi-tenant pra reduzir custos, criar mecanismos de pesquisa semântica e sistemas de resposta a perguntas com recuperação aumentada usando o Pinecone com a API OpenAI. Com essas aulas, os alunos aprendem coisas práticas sobre como ajustar o desempenho, fazer buscas semânticas e responder perguntas com mais informações, o que os deixa prontos para usar o Pinecone de verdade 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

YouTube Transcripts

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)

Descubra como o banco de dados vetorial Pinecone está revolucionando o desenvolvimento de aplicativos de IA. Pinecone é uma solução de banco de dados vetorial totalmente gerenciada e com latência de consulta ultrabaixa que está dominando o mercado. Neste curso, você vai aprender a importar, mexer e consultar vetores dos índices do Pinecone. Você vai usar essas habilidades, junto com outros conceitos básicos, como Retrieval Augmented Generation (RAG), para criar aplicativos de IA, como mecanismos de busca semântica e chatbots que entendem o contexto. Por fim, você vai aprender a otimizar seus bancos de dados de produção, vendo 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!

Bancos de dados vetoriais para incorporações com Pinecone

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

Associate AI Engineer para desenvolvedores

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Procura informações sobre o produto usando o código único dele.

Consultar vs. buscar

Bancos de dados vetoriais para incorporações com Pinecone

exercicio interativo prático