變更距離度量
預設情況下，Pinecone 使用 cosine similarity（餘弦相似度）來計算向量之間的相似度分數，這些分數會在查詢時用來找出最相似的向量。Pinecone 也支援其他距離度量，包括歐式距離（Euclidean distance）與點積（dot product）。
距離度量是在建立索引時設定，之後無法變更。在本練習中，你將練習建立一個使用 dot product 作為距離度量的索引。
本練習屬於課程
使用 Pinecone 構建 AI 應用
練習說明
- 使用你的 API 金鑰初始化 Pinecone 連線。
- 建立一個名為
"dotproduct-index"、且使用 dot product 距離度量的新索引。 - 列出你的索引，確認它已建立且度量方式正確。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Initialize the Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="____")
# Create an index that uses the dot product distance metric
pc.create_index(
name="____",
dimension=1536,
____,
spec=ServerlessSpec(
cloud='aws',
region='us-east-1'
)
)
# Print a list of your indexes
print(____)