BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Boyutsallığı kontrol etme

Artık yeni bir Pinecone indeksine vektörleri almaya başlayacak bilgiye sahipsin! Başlamadan önce, vektörlerinin yeni indeksinin boyutsallığıyla uyumlu olduğunu kontrol etmelisin.

İçe alınacak kayıtları içeren sözlüklerden oluşan bir liste vectors olarak sağlandı. Yapısının bir ön izlemesi şöyle:

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

Eğer talimatlarda belirtilen özellikleri karşılamayan ama geçerli bir indeks yanlışlıkla oluşturursan, .create_index() kodundan önce aşağıdaki kodu eklemen gerekir:

pc.delete_index('datacamp-index')

Bu egzersiz

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

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

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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