1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Cơ sở dữ liệu vector cho Embeddings với Pinecone
Connected

Bài tập

Index Pinecone đầu tiên của bạn

Sau khi khởi tạo Pinecone client, bạn đã sẵn sàng tạo một index! Index được dùng để lưu trữ các bản ghi, bao gồm vector và metadata đi kèm, đồng thời phục vụ truy vấn và các thao tác khác. Khi học tiếp khóa này, bạn sẽ thấy các bước đó kết hợp để hình thành một hệ thống AI hiện đại dựa trên vector database.

Nếu bạn lỡ tạo một index hợp lệ nhưng không đúng theo yêu cầu trong phần hướng dẫn, hãy thêm đoạn mã sau trước lệnh .create_index() để xóa và tạo lại:

pc.delete_index('my-first-index')

Lớp Pinecone đã được nhập sẵn cho bạn.

Hướng dẫn

100 XP
  • 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 có 256 chiều, và cấu hình index dùng nền tảng đám mây 'aws' tại khu vực 'us-east-1'.