ПочатиПочніть безкоштовно

Пакетне додавання upsert паралельно

У цій вправі ви попрактикуєтеся в паралельному завантаженні векторів до індексу Pinecone 'datacamp-index'. Вам потрібно під'єднатися до індексу, виконати асинхронне upsert векторів пакетами та перевірити оновлені метрики індексу 'datacamp-index'.

Допоміжна функція chunks(), яку ви створили раніше, і далі доступна для використання:

def chunks(iterable, batch_size=100):
    """A helper function to break an iterable into chunks of size batch_size."""
    it = iter(iterable)
    chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = tuple(itertools.islice(it, batch_size))

Ця вправа є частиною курсу

Створення AI‑застосунків із Pinecone

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Ініціалізуйте клієнт Pinecone так, щоб дозволити 20 одночасних запитів.
  • Виконайте upsert векторів із vectors пакетами по 200 векторів на запит асинхронно, налаштувавши 20 одночасних запитів.
  • Виведіть оновлені метрики індексу Pinecone 'datacamp-index'.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Initialize the client
pc = Pinecone(api_key="____", ____)

index = pc.Index('datacamp-index')

# Upsert vectors in batches of 200 vectors
with pc.Index('datacamp-index', ____) as index:
    async_results = [____(vectors=chunk, ____) for chunk in chunks(vectors, batch_size=____)]
    [async_result.get() for async_result in async_results]

# Retrieve statistics of the connected Pinecone index
print(____)
Редагувати та запускати код