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  3. 使用 Pinecone 的向量数据库与 Embeddings
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道练习

为语义搜索进行向量 upsert

现在把部分文本数据转成嵌入向量，并将向量与元数据 upsert 到您的 'pinecone-datacamp' 索引中！我们提供了一个名为 squad_dataset.csv 的数据集，已将其中 200 行样本加载到 DataFrame df。

在本练习中，您将通过 OpenAI API 使用其 embedding 模型，无需创建并使用您自己的 API 密钥。 已为您创建有效的 OpenAI 客户端，并赋值给变量 client。

您的任务是使用 OpenAI 的 API 对文本进行嵌入，然后将嵌入向量和元数据以命名空间 squad_dataset upsert 到 Pinecone 索引中。

说明

100 XP
  • 使用您的 API 密钥初始化 Pinecone 客户端（OpenAI 客户端已作为 client 提供）。
  • 从批次中的每个 row 提取 'id'、'text' 和 'title' 元数据。
  • 使用 OpenAI 的 'text-embedding-3-small' 对 texts 编码，向量维度为 1536。
  • 将向量和元数据 upsert 到名为 'squad_dataset' 的命名空间。