Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Index Pinecone đầu tiên của bạn

Sau khi đã khởi tạo client Pinecone, bạn đã sẵn sàng tạo một index! Index dùng để lưu trữ các bản ghi, bao gồm vector và metadata liên quan, đồng thời phục vụ truy vấn và các thao tác khác. Khi học tiếp, bạn sẽ thấy những bước này kết hợp với nhau như thế nào để hình thành một hệ thống AI hiện đại xây dựng trên vector database.

Lớp Pinecone đã được nhập sẵn cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Cơ sở dữ liệu vector cho Embeddings với Pinecone

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Import lớp ServerlessSpec từ pinecone.
  • Khởi tạo kết nối Pinecone bằng API key của bạn.
  • Tạo một serverless index tên "my-first-index" để chứa các vector với 256 chiều, và cấu hình index cho nền tảng đám mây 'aws' tại khu vực 'us-east-1'.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Import ServerlessSpec
from pinecone import ____

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

# Create your Pinecone index
pc.____(
    name="____",
    dimension=____,
    spec=____(
        cloud='____',
        region='____'
    )
)
Chỉnh sửa và Chạy Mã