ÎncepețiÎncepe gratuit

Verificarea dimensionalității

Acum ai cunoștințele necesare pentru a începe să ingerezi vectori într-un nou index Pinecone! Înainte de a te lansa, ar trebui să verifici că vectorii tăi sunt compatibili cu dimensionalitatea noului index.

O listă de dicționare cu înregistrările de ingerat a fost furnizată sub forma vectors. Iată o previzualizare a structurii sale:

vectors = [
    {
        "id": "0",
        "values": [0.025525547564029694, ..., 0.0188823901116848]
        "metadata": {"genre": "action", "year": 2024}
    },
        ...,
]

Acest exercițiu face parte din cursul

Crearea aplicațiilor AI cu Pinecone

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Inițializează conexiunea Pinecone folosind cheia ta API.
  • Creează un nou index Pinecone serverless numit "datacamp-index"; lasă celelalte setări neschimbate.
  • Folosește o listă comprehensivă pentru a verifica că fiecare vector din vectors are lungimea 1536, returnând un singur True sau False care să indice dacă toți îndeplinesc această condiție.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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))
Editează și rulează codul