1. Learn
  2. /
  3. คอร์ส
  4. /
  5. Vector Databases สำหรับ Embeddings ด้วย Pinecone

Connected

แบบฝึกหัด

การเปลี่ยน distance metric

โดยค่าเริ่มต้น Pinecone จะใช้ cosine similarity เป็น distance metric ในการคำนวณคะแนนความคล้ายคลึงระหว่างเวกเตอร์ ซึ่งใช้ในการค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงที่สุดเมื่อทำการ query นอกจากนี้ Pinecone ยังรองรับ distance metric อื่น ๆ ด้วย เช่น Euclidean distance และ dot product

การกำหนด distance metric จะทำตอนสร้าง index และไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในภายหลัง ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกสร้าง index ที่ใช้ dot product เป็น distance metric

คำแนะนำ

100 XP
  • เริ่มต้นการเชื่อมต่อ Pinecone ด้วย API key ของคุณ
  • สร้าง index ใหม่ชื่อ "dotproduct-index" โดยใช้ dot product เป็น distance metric
  • แสดงรายการ index เพื่อยืนยันว่าสร้างสำเร็จและใช้ metric ที่ถูกต้อง