1. Learn
    2. /
  2. 课程
    3. /
  3. Baze de date vectoriale pentru embeddings cu Pinecone
Connected

道练习

Inserarea vectorilor pentru căutare semantică

E momentul să încorporezi câteva date text și să inserezi vectorii și metadatele în indexul tău 'pinecone-datacamp'! Ai la dispoziție un set de date numit squad_dataset.csv, iar un eșantion de 200 de rânduri a fost încărcat în DataFrame-ul df.

În acest exercițiu, pentru a interacționa cu API-ul OpenAI și a folosi modelul lor de încorporare, nu trebuie să creezi și să folosești propria cheie API. Un client OpenAI valid a fost deja creat și atribuit variabilei client.

Sarcina ta este să încorporezi textul folosind API-ul OpenAI și să inserezi încorporările și metadatele în indexul Pinecone, sub namespace-ul squad_dataset.

说明

100 XP
  • Inițializează clientul Pinecone cu cheia ta API (clientul OpenAI este deja disponibil ca client).
  • Extrage metadatele 'id', 'text' și 'title' din fiecare row din lot.
  • Codifică texts folosind 'text-embedding-3-small' de la OpenAI, cu dimensionalitatea 1536.
  • Inserează vectorii și metadatele într-un namespace numit 'squad_dataset'.