ПочатиПочніть безкоштовно

Запит векторів для семантичного пошуку

У цій вправі ви створите вектор запиту з питання „What is in front of the Notre Dame Main Building?". Використавши цей векторований запит, ви виконаєте пошук у просторі назв 'squad_dataset' індексу 'pinecone-datacamp' і повернете п'ять найподібніших векторів.

Ця вправа є частиною курсу

Створення AI‑застосунків із Pinecone

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Ініціалізуйте клієнт Pinecone за допомогою вашого API-ключа (клієнт OpenAI доступний як client).
  • Створіть вектор запиту, векторизувавши наданий query тією самою моделлю вбудовування OpenAI, яку ви використовували для інших векторів.
  • Виконайте запит до простору назв "squad_dataset", використовуючи query_emb, щоб повернути п'ять найподібніших результатів.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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')
Редагувати та запускати код