BaşlayınÜcretsiz başlayın

Boyutluluğu kontrol etme

Artık yeni bir Pinecone index'ine vektör alımı yapmaya başlamak için gereken bilgiye sahipsin! Ancak başlamadan önce, vektörlerinin yeni index'inin boyutluluğuyla uyumlu olduğundan emin olmalısın.

vectors olarak sağlanan ve içe aktarılacak kayıtları içeren sözlüklerden oluşan bir liste verildi. Yapısının ön izlemesi şöyle:

vectors = [
    {
        "id": "0",
        "values": [0.025525547564029694, ..., 0.0188823901116848]
        "metadata": {"genre": "action", "year": 2024}
    },
        ...,
]

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • API anahtarını kullanarak Pinecone bağlantısını başlat.
  • "datacamp-index" adlı yeni bir sunucusuz Pinecone index'i oluştur; diğer ayarları olduğu gibi bırak.
  • Bir liste üreteci kullanarak vectors içindeki her vektörün uzunluğunun 1536 olduğunu kontrol et ve hepsinin bu koşulu sağlayıp sağlamadığına dair tek bir True veya False döndür.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Initialize the Pinecone client using your API key
pc = Pinecone(api_key="____")

# Create your Pinecone index
pc.____(
    name="____", 
    dimension=1536, 
    spec=____(
        cloud='aws', 
        region='us-east-1'
    )
)

# Check that each vector has a dimensionality of 1536
vector_dims = [____(vector['____']) == ____ for vector in ____]
print(____(vector_dims))
Kodu Düzenle ve Çalıştır