Meta verilerle vektör içe aktarma

Şimdi içe aktarma zamanı! vectors, vektör değerlerini, kimlikleri (ID) ve ilişkili meta verileri içeren sözlüklerden oluşan bir listedir. Zaten, ek bir işleme gerek kalmadan doğrudan dizine eklenebilecek bir formatta sağlandılar.

İşte vectors yapısıyla ilgili başka bir hatırlatma.

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

Bu egzersiz

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

API anahtarınla Pinecone bağlantısını başlat.
"datacamp-index" adlı dizinine bağlan.
vectors öğelerini dizine upsert et.
Dizinle ilgili betimleyici istatistikleri yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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

# Connect to your index
index = pc.____("datacamp-index")

# Ingest the vectors and metadata
____

# Print the index statistics
print(____)

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

kursunun bir parçasıdır

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başlayın

Explore the mechanics behind Pinecone's vector database, from pods and indexes to comparing it with other databases. Learn to differentiate pod types, acquire API keys, and initialise Pinecone connection using python. Finally, you’ll learn how to create Pinecone indexes, exploring different parameters such as dimensionality, distance metrics, pod types, and others.

Exercise 1: Pinecone dizinlerine giriş Exercise 2: Bir Pinecone istemcisi oluşturma Exercise 3: İlk Pinecone dizinin Exercise 4: Dizinleri yönetme Exercise 5: Bir index’e bağlanma Exercise 6: Bir indeksi silme Exercise 7: Pinecone ekosistemi Exercise 8: Vektör içe aktarımı Exercise 9: Boyutsallığı kontrol etme Exercise 10: Meta verilerle vektör içe aktarma

Geçerli Egzersiz

Get hands-on with Pinecone in Python, where we explore the practical side of using Pinecone for managing indexes, adding vectors with metadata, searching and retrieving vectors, and making updates or deletions. Gain a solid grasp of the key functions and ideas to smoothly handle data in the Pinecone vector database.

Exercise 1: Retrieving vectors Exercise 2: Querying vs. fetching Exercise 3: Fetching vectors Exercise 4: Querying vectors Exercise 5: Returning the most similar vectors Exercise 6: Changing distance metrics Exercise 7: Metadata filtering Exercise 8: Filtering queries Exercise 9: Multiple metadata filters Exercise 10: Updating and deleting vectors Exercise 11: Updating vector values Exercise 12: Updating vector metadata Exercise 13: Deleting vectors

In this chapter, learners delve into optimizing Pinecone index performance, leveraging multi-tenant namespaces for cost reduction, building semantic search engines, and creating retrieval-augmented question answering systems using Pinecone with the OpenAI API. Through these lessons, learners gain practical skills in performance tuning, semantic search, and retrieval-augmented question answering, empowering them to apply Pinecone effectively in real-world AI applications.

Exercise 1: Batching upserts Exercise 2: Defining a function for chunking Exercise 3: Batching upserts in chunks Exercise 4: Batching upserts in parallel Exercise 5: Multitenancy and namespaces Exercise 6: Namespaces Exercise 7: Querying namespaces Exercise 8: Semantic search with Pinecone Exercise 9: Creating and configuring a Pinecone index Exercise 10: Upserting vectors for semantic search Exercise 11: Querying vectors for semantic search Exercise 12: RAG chatbot with Pinecone and OpenAI Exercise 13: Upserting YouTube transcripts Exercise 14: Building a retrieval function Exercise 15: RAG questions answering function Exercise 16: Congratulations!