การกรองคิวรี
ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกคิวรี Pinecone index ชื่อ 'datacamp-index' โดยเชื่อมต่อกับ index แล้วคิวรีด้วย vector ที่กำหนดให้เพื่อดึงเวกเตอร์ที่คล้ายกัน นอกจากนี้ยังจะได้ใช้การกรองด้วยเมทาดาทาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการคิวรีและรับผลลัพธ์การค้นหาที่ตรงประเด็นที่สุด
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Vector Databases สำหรับ Embeddings ด้วย Pinecone
คำแนะนำการฝึกหัด
- เริ่มต้นการเชื่อมต่อ Pinecone ด้วย API key ของคุณ
- ดึงเวกเตอร์ที่คล้ายกับ
vectorที่กำหนดให้มากที่สุด โดยค้นหาเฉพาะเวกเตอร์ที่มีเมทาดาทา'year'เท่ากับ2024เท่านั้น
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
index = pc.Index('datacamp-index')
# Retrieve the MOST similar vector with the year 2024
query_result = ____
print(query_result)