ÎncepețiÎncepe gratuit

Schimbarea metricilor de distanță

În mod implicit, Pinecone indexează folosind metrica de distanță cosinus pentru a calcula scorurile de similaritate între vectori – scoruri utilizate la interogare pentru a găsi cei mai similari vectori. Pinecone acceptă și alte metrici de distanță, inclusiv distanța euclidiană și produsul scalar.

Metrica de distanță se stabilește la crearea indexului și nu poate fi modificată ulterior. În acest exercițiu, vei exersa crearea unui index care folosește metrica produsului scalar.

Acest exercițiu face parte din cursul

Crearea aplicațiilor AI cu Pinecone

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Inițializează conexiunea Pinecone cu cheia ta API.
  • Creează un index nou numit "dotproduct-index" care folosește metrica de distanță produs scalar.
  • Listează indexurile tale pentru a verifica că acesta a fost creat și are metrica corectă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")

# Create an index that uses the dot product distance metric
pc.create_index(
    name="____",
    dimension=1536,
    ____,
    spec=ServerlessSpec(
        cloud='aws',
        region='us-east-1'
    )
)

# Print a list of your indexes
print(____)
Editează și rulează codul