BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Anlamsal arama için vektör sorgulama

Bu egzersizde, 'What is in front of the Notre Dame Main Building?' sorusundan bir sorgu vektörü oluşturacaksın. Bu gömülü sorguyu kullanarak 'pinecone-datacamp' indeksindeki 'squad_dataset' namespace’ini sorgulayacak ve en benzer ilk beş vektörü döndüreceksin.

Bu egzersiz

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • Pinecone istemcisini API anahtarınla başlat (OpenAI istemcisi client olarak hazır).
  • Verilen query ifadesini, diğer vektörleri gömdüğünle aynı OpenAI gömme modeliyle gömerek bir sorgu vektörü oluştur.
  • query_emb kullanarak "squad_dataset" namespace’ini sorgula ve en benzer beş sonucu döndür.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Initialize the Pinecone client
pc = Pinecone(api_key="____")
index = pc.Index('pinecone-datacamp')

query = "What is in front of the Notre Dame Main Building?"

# Create the query vector
query_response = ____(
    input=____,
    model="text-embedding-3-small"
)
query_emb = query_response.data[0].embedding

# Query the index and retrieve the top five most similar vectors
retrieved_docs = ____

for result in retrieved_docs['matches']:
    print(f"{result['id']}: {round(result['score'], 2)}")
    print('\n')
Kodu Düzenle ve Çalıştır