Ваш первый индекс Pinecone
Клиент Pinecone инициализирован — теперь можно приступить к созданию индекса! Индексы используются для хранения записей: векторов, связанных с ними метаданных, а также для обработки запросов и других операций. По мере прохождения курса вы увидите, как все эти элементы складываются в современную систему ИИ, построенную на векторной базе данных.
Класс Pinecone уже импортирован для вас.
Это упражнение является частью курса
Создание ИИ-приложений с Pinecone
Инструкции к упражнению
- Импортируйте класс
ServerlessSpecизpinecone. - Инициализируйте подключение к Pinecone, используя ваш API-ключ.
- Создайте бессерверный индекс с именем
"my-first-index"для хранения векторов размерностью256, настроив индекс для облачной платформы'aws'в регионе'us-east-1'.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import ServerlessSpec
from pinecone import ____
# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
# Create your Pinecone index
pc.____(
name="____",
dimension=____,
spec=____(
cloud='____',
region='____'
)
)