1. Обучение
    2. /
  2. Курса
    3. /
  3. Векторные базы данных для эмбеддингов с Pinecone
Connected

Упражнение

Создание функции извлечения данных

Один из ключевых этапов процесса Retrieval Augmented Generation (RAG) — извлечение данных из базы данных. В этом упражнении вы создадите пользовательскую функцию retrieve(), которая будет выполнять эту задачу в финальном упражнении курса.

Инструкции

100 XP
  • Инициализируйте клиент Pinecone, используя ваш API-ключ (клиент OpenAI доступен как client).
  • Определите функцию retrieve, принимающую четыре параметра: query, top_k, namespace и emb_model.
  • Создайте эмбеддинг входного запроса query с помощью аргумента emb_model.
  • Извлеките top_k векторов, наиболее похожих на query_emb, вместе с метаданными, указав namespace, переданный в функцию в качестве аргумента.