Pinecone’un vektör veritabanının çalışma mantığını; pod’lardan ve index’lerden diğer veritabanlarıyla karşılaştırmaya kadar keşfet. Pod türlerini ayırt etmeyi, API anahtarlarını edinmeyi ve Python kullanarak Pinecone bağlantısını başlatmayı öğren. Son olarak, boyut sayısı, uzaklık metrikleri, pod türleri ve diğer parametreleri inceleyerek Pinecone index’leri oluşturmayı öğreneceksin.

Pinecone dizinlerine giriş

Bir Pinecone istemcisi oluşturma

İlk Pinecone dizinin

Dizinleri yönetme

Bir index’e bağlanma

Bir indeksi silme

Pinecone Ekosistemi

Pinecone ekosistemi

Vektör içe aktarımı

Boyutsallığı kontrol etme

Meta verilerle vektör içe aktarma

Pinecone’a Giriş

Python’da Pinecone ile uygulamalı çalış: index yönetimini, metadata ile birlikte vektör eklemeyi, vektörleri arayıp getirmeyi ve güncelleme ya da silme işlemlerini keşfet. Pinecone vektör veritabanında verileri sorunsuzca yönetebilmek için temel işlev ve kavramları sağlam bir şekilde kavra.

Vektörleri getirme

Querying vs. Fetching

Vektörleri sorgulama

En benzer vektörleri döndürme

Uzaklık metriklerini değiştirmek

Metadata filtreleme

Sorguları filtreleme

Birden çok metadata filtresi

Vektörleri güncelleme ve silme

Vektör değerlerini güncelleme

Vektör üst verilerini güncelleme

Vektörleri silme

Python ile Pinecone Vektör İşleme

Bu bölümde, öğrenenler Pinecone index performansını optimize etmeye, maliyeti düşürmek için çok kiracılı ad alanlarından yararlanmaya, anlamsal arama motorları kurmaya ve Pinecone’u OpenAI API ile birlikte kullanarak retrieval-augmented soru cevaplama sistemleri oluşturmaya dalacak. Bu dersler sayesinde, öğrenenler performans ayarı, anlamsal arama ve retrieval-augmented soru cevaplama konularında pratik beceriler kazanarak Pinecone’u gerçek dünya AI uygulamalarında etkili biçimde kullanabilecek.

Toplu upsert işlemleri

Parçalama (chunking) için bir fonksiyon tanımlama

Upsert işlemlerini parçalara bölerek toplu yapmak

Toplu upsert işlemlerini paralel çalıştırma

Çoklu kiracılık ve ad alanları

Namespaces

Ad alanlarını sorgulama

Pinecone ile anlamsal arama

Bir Pinecone indeksi oluşturma ve yapılandırma

Anlamsal arama için vektörleri upsert etme

Anlamsal arama için vektör sorgulama

Pinecone ve OpenAI ile RAG sohbet botu

YouTube transkriptlerini upsert etme

Bir getirici (retrieval) fonksiyonu oluşturma

RAG soru yanıtlama fonksiyonu

Tebrikler!

Performans Ayarı ve AI Uygulamaları

YouTube Transcripts

Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)

Pinecone vektör veritabanının, AI uygulama geliştirmeyi nasıl dönüştürdüğünü keşfet. Pinecone; tamamen yönetilen, ultra düşük sorgu gecikmesine sahip bir vektör veritabanı çözümü ve pazarda öne çıkıyor. Bu kursta, Pinecone index’lerinden vektörleri içe almayı, yönetmeyi ve sorgulamayı öğreneceksin. Ayrıca, Retrieval Augmented Generation (RAG) gibi temel kavramlarla birlikte bu becerileri kullanarak anlamsal arama motorları ve bağlamı anlayan sohbet botları gibi AI uygulamalarını etkinleştireceksin. Son olarak, performans ayarlama, depolamayı optimize etme ve sorgu gecikmesini iyileştirme tekniklerine bakarak üretim veritabanlarını nasıl optimize edeceğini öğreneceksin.

<h2>Pinecone'un Vektör Veritabanı ile Gömme İşlevlerinin Gücünü Keşfedin</h2>
Giriş bölümlerinde, Pinecone'un temellerini inceleyecek, temel yeteneklerini, avantajlarını ve podlar, dizinler ve projeler gibi temel kavramları anlayacaksınız. Uygulamalı dersler sayesinde, Pinecone'u diğer vektör veritabanlarıyla karşılaştırarak, benzersiz işlevselliği ve kullanılabilirliği hakkında bilgi edineceksiniz.<br><br>
<h2>Python ile Pinecone Etkileşimi</h2>
Python kullanarak Pinecone ile sorunsuz bir şekilde etkileşim kurmak için gerekli becerileri edinin. Pod türlerini ayırt etmeyi öğrenin, ortamınızı kurun ve Pinecone Python istemcisini yapılandırın. Vektör veritabanlarını programlı olarak oluşturmayı öğrenerek, boyut, mesafe ölçütleri, pod türleri ve kopyalar dahil olmak üzere Pinecone dizin oluşturmayı etkileyen parametreleri anlayarak ve meta verilerle vektörleri Pinecone dizinlerine aktarma sanatını öğrenerek Pinecone'un kalbine dalacaksınız. Python kullanarak vektörleri sorgulama ve geri getirme konusunda yetkinlik kazanacak ve kavram kaymasını etkili bir şekilde yönetmek için vektörleri güncelleme ve silme konusunda bilgi edineceksiniz.<br><br>
<h2>Gelişmiş Pinecone ve AI Uygulamaları</h2>
Temel bilgilerin ötesine geçerek, Pinecone performansını izleme, verimlilik için ayarlama ve erişim kontrolü için çoklu kiracılık uygulama gibi gelişmiş Pinecone kavramlarını keşfedin. Pinecone üzerine inşa edilmiş ve RAG chatbot gibi projeler için OpenAI API ile entegre edilmiş semantik arama motorları dahil olmak üzere gelişmiş uygulamaları keşfedeceksiniz.

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

Pinecone vektör veritabanının AI uygulama geliştirmesini nasıl devrimleştirdiğini keşfedin!

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Pinecone vektör veritabanının yapay zeka uygulamaları geliştirmede nasıl bir devrim yarattığını keşfedin!

Geliştiriciler için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi

Pinecone ekosistemi

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Uygulamalı etkileşimli egzersiz