1. เรียนรู้
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Cơ sở dữ liệu vector cho Embeddings với Pinecone
Connected

Exercises

Kiểm tra dimensionality

Giờ bạn đã biết cách bắt đầu nạp (ingest) các vector vào một Pinecone index mới! Trước khi bắt tay vào làm, bạn nên kiểm tra xem các vector của bạn có tương thích với dimensionality của index mới không.

Một danh sách các từ điển chứa bản ghi cần nạp đã được cung cấp dưới tên vectors. Đây là cấu trúc mẫu:

vectors = [
    {
        "id": "0",
        "values": [0.025525547564029694, ..., 0.0188823901116848]
        "metadata": {"genre": "action", "year": 2024}
    },
        ...,
]

Nếu bạn vô tình tạo một index hợp lệ nhưng không đáp ứng các yêu cầu nêu trong phần hướng dẫn, bạn sẽ cần thêm đoạn mã sau trước phần .create_index():

pc.delete_index('datacamp-index')

คำแนะนำ

100 XP
  • Khởi tạo kết nối Pinecone bằng API key của bạn.
  • Tạo một Pinecone index serverless mới tên "datacamp-index"; giữ nguyên các thiết lập khác.
  • Dùng list comprehension để kiểm tra mỗi vector trong vectors có độ dài 1536 hay không, và trả về một giá trị True hoặc False duy nhất cho biết liệu tất cả có thỏa điều kiện này.