BaşlayınÜcretsiz başlayın

Uzaklık metriklerini değiştirmek

Varsayılan olarak, Pinecone vektörler arasındaki benzerlik puanlarını hesaplarken kosinüs benzerliği uzaklık metriğini kullanır; sorgulama sırasında en benzer vektörleri bulmak için bu puanlar kullanılır. Pinecone ayrıca Öklidyen uzaklık ve nokta çarpımı (dot product) dahil olmak üzere diğer uzaklık metriklerini de destekler.

Uzaklık metriği indeks oluşturulurken ayarlanır ve sonradan değiştirilemez. Bu egzersizde, nokta çarpımı uzaklık metriğini kullanan bir indeks oluşturmayı pratik edeceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • API anahtarınla Pinecone bağlantısını başlat.
  • Nokta çarpımı uzaklık metriğini kullanan "dotproduct-index" adlı yeni bir indeks oluştur.
  • Oluşturulduğunu ve doğru metriğe sahip olduğunu doğrulamak için indekslerini listele.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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

# Create an index that uses the dot product distance metric
pc.create_index(
    name="____",
    dimension=1536,
    ____,
    spec=ServerlessSpec(
        cloud='aws',
        region='us-east-1'
    )
)

# Print a list of your indexes
print(____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır