Ditt första Pinecone-index
Nu när din Pinecone-klient är initialiserad är du redo att skapa ett index! Index används för att lagra poster, inklusive vektorer och tillhörande metadata, samt för att hantera frågor och andra operationer. Under kursens gång kommer du att se hur dessa olika steg bygger upp ett modernt AI-system baserat på en vektordatabas.
Klassen Pinecone har redan importerats åt dig.
Den här övningen är en del av kursen
Bygga AI-applikationer med Pinecone
Övningsinstruktioner
- Importera klassen
ServerlessSpecfrånpinecone. - Initiera Pinecone-anslutningen med din API-nyckel.
- Skapa ett serverlöst index med namnet
"my-first-index"för att lagra vektorer med256dimensioner, och konfigurera indexet för molnplattformen'aws'i regionen'us-east-1'.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# 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='____'
)
)