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

Exercițiu

Upsert în loturi în paralel

În acest exercițiu, vei exersa inserarea vectorilor în indexul Pinecone 'datacamp-index' în paralel. Va trebui să te conectezi la index, să inserezi vectorii în loturi în mod asincron și să verifici metricile actualizate ale indexului 'datacamp-index'.

Funcția ajutătoare chunks() creată anterior este în continuare disponibilă:

def chunks(iterable, batch_size=100):
    """A helper function to break an iterable into chunks of size batch_size."""
    it = iter(iterable)
    chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))

Instrucțiuni

100 XP
  • Inițializează clientul Pinecone pentru a permite 20 de cereri simultane.
  • Inserează vectorii din vectors în loturi de 200 de vectori per cerere asincron, configurând 20 de cereri simultane.
  • Afișează metricile actualizate ale indexului Pinecone 'datacamp-index'.