用于语义搜索的向量查询
在本练习中,您将从问题 'What is in front of the Notre Dame Main Building?' 创建一个查询向量。使用该嵌入后的查询,您将从 'pinecone-datacamp' 索引的 'squad_dataset' 命名空间中进行查询,并返回最相似的前五个向量。
本练习是课程的一部分
使用 Pinecone 构建 AI 应用
练习说明
- 使用您的 API 密钥初始化 Pinecone 客户端(OpenAI 客户端已作为
client提供)。 - 使用与其他向量相同的 OpenAI 嵌入模型,对给定的
query进行嵌入以创建查询向量。 - 使用
query_emb查询"squad_dataset"命名空间,返回最相似的前五个结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Initialize the Pinecone client
pc = Pinecone(api_key="____")
index = pc.Index('pinecone-datacamp')
query = "What is in front of the Notre Dame Main Building?"
# Create the query vector
query_response = ____(
input=____,
model="text-embedding-3-small"
)
query_emb = query_response.data[0].embedding
# Query the index and retrieve the top five most similar vectors
retrieved_docs = ____
for result in retrieved_docs['matches']:
print(f"{result['id']}: {round(result['score'], 2)}")
print('\n')