您的第一个 Pinecone 索引
在已初始化 Pinecone 客户端的前提下，您就可以开始创建一个索引（index）了！索引用于存储记录，包括向量（vectors）及其相关的元数据（metadata），并用于处理查询（queries）和其他操作。随着课程推进，您将看到这些步骤如何共同构建一个基于向量数据库（vector database）的现代 AI 系统。
Pinecone 类已为您导入。
本练习是课程的一部分
使用 Pinecone 构建 AI 应用
练习说明
- 从
pinecone导入ServerlessSpec类。 - 使用您的 API 密钥初始化 Pinecone 连接。
- 创建一个名为
"my-first-index"的无服务器索引，用于存放256维的向量，并将索引配置为使用'aws'云平台与'us-east-1'区域。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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='____'
)
)