Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Gộp upsert và chạy song song

Trong bài tập này, bạn sẽ luyện tập nạp vector vào chỉ mục Pinecone 'datacamp-index' theo kiểu song song. Bạn sẽ cần kết nối tới chỉ mục, upsert các vector theo lô một cách bất đồng bộ, và kiểm tra các chỉ số (metrics) đã được cập nhật của chỉ mục 'datacamp-index'.

Hàm trợ giúp chunks() mà bạn đã tạo trước đó vẫn có sẵn để dùng:

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))

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

  • Khởi tạo client Pinecone để cho phép 20 yêu cầu đồng thời.
  • Upsert các vector trong vectors theo lô 200 vector mỗi yêu cầu theo kiểu bất đồng bộ, cấu hình 20 yêu cầu đồng thời.
  • In ra các chỉ số (metrics) đã được cập nhật của chỉ mục Pinecone 'datacamp-index'.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# 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(____)
Chỉnh sửa và Chạy Mã