Tannenzapfen-Abrufvektoren

Pinecone ist eine Vektordatenbank, mit der Sie hochdimensionale Vektoren wie Worteinbettungen, Bildmerkmale oder Audioeinbettungen speichern, indizieren und durchsuchen können.

Pinecone stellt uns verschiedene Clients für verschiedene Programmiersprachen zur Verfügung. Mit diesen Clients können wir eine Verbindung zur Pinecone-Datenbank herstellen und mehrere Vorgänge ausführen.

In diesem Tutorial lernen wir, wie man HTTP-Anfragen und verschiedene Pinecone-API-Endpunkte verwendet, um einen Index zu erstellen, Beispieldaten einzufügen und die Vektoren basierend auf einem bestimmten Index zu durchsuchen.

Anforderungen:

Um diesem Tutorial folgen zu können, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:

  • Grundlegende Kenntnisse über HTTP-Anfragen
  • cURL oder ein beliebiges installiertes API-Tool
  • Tannenzapfen-Abholvorgang

    Mit der Abrufoperation können wir die Vektoren nach ID aus einem einzelnen Namespace suchen und zurückgeben. Die Anfrage gibt die passenden Vektoren einschließlich der Vektordaten und der zugehörigen Metadaten zurück.

    Abfrageparameter:

    Der API-Endpunkt akzeptiert die folgenden Parameter in der Anfrage:

  • ids – Die abzurufenden Vektor-IDs.
  • Namespace – Gibt den Namen des Namespace an, in dem die nachzuschlagenden Vektoren gespeichert sind.
  • Erstellen Sie einen Index und Upsert

    Um die Funktionsweise der Funktion besser zu veranschaulichen, erstellen wir einen Basisindex und fügen mithilfe eines bestimmten Namespace Beispieldaten zum Index hinzu.

    curl –request POST \

    –url https://vectors/upsert \

    –header ‚Api-Schlüssel: 0f57b6af-ea59-4fd3-a0ce-3c7f0c1d419f‘ \

    –header ‚accept: application/json‘ \

    –header ‚Inhaltstyp: application/json‘

    -D {

    („A“, [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]{„genre“: „comedy“, „year“: 2020, „title“: „Book A“}),

    („B“, [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]{„genre“: „mystery“, „year“: 2019, „title“: „Book B“}),

    („C“, [0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3]{„genre“: „comedy“, „year“: 2019, „title“: „Book C“}),

    („D“, [0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4]{„genre“: „drama“, „title“: „Book D“}),

    („E“, [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]{„Genre“: „Romantik“, „Titel“: „Buch E“})

    ], namespace=“linuxhint“)

    }

    Der vorherige Befehl erstellt einen Index namens „books“ mit den angegebenen Parametern.

    Anschließend verwenden wir die Funktion upsert(), um die Vektordaten zum Index hinzuzufügen. Wir geben auch die Vektormetadaten wie Genre, Jahr und Titel an. Wir geben auch den Namensraum an, in den wir die Daten hinzufügen möchten. Da der Namespace nicht existiert, erstellt Pinecone ihn automatisch, bevor die Daten hinzugefügt werden.

    Tannenzapfen holen

    Sobald wir die Beispieldaten haben, können wir den Abrufvorgang verwenden, um den Index basierend auf den IDs nachzuschlagen, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

    curl –request GET \
    –url ‚https://book-starter.us-west1-gcp-free.pinecone.io/vectors/fetch?ids=A&ids=E&namespace=linuxhint‘ \
    –header ‚Api-Key: YOUR_API_KEY \
    –header ‚accept: application/json‘

    Wobei die Ziel-URL wie folgt lautet:

    https:// index_name-project_id.svc.environment.pinecone.io/vectors/search

    Ersetzen Sie die vorherige URL durch Ihren Indexnamen, Ihre Projekt-ID und die Umgebung.

    Dadurch sollten die Vektoren mit den IDs „A“ und „E“ gesucht werden. Anschließend sollten die passenden Vektoren als JSON zurückgegeben werden, wie im Folgenden dargestellt:

    {{’namespace‘: ‚linuxhint‘,
    ‚Vektoren‘: {‚A‘: {‚id‘: ‚A‘,
    ‚metadata‘: {‚genre‘: ‚comedy‘,
    ‚title‘: ‚Buch A‘,
    ‚Jahr‘: 2020.0},
    ‚Werte‘: [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]},
    ‚E‘: {‚id‘: ‚E‘,
    ‚metadata‘: {‚genre‘: ‚romance‘, ‚title‘: ‚Book E‘},
    ‚Werte‘: [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]}}}

    Dies stellt die passenden Vektoren für die angegebenen IDs dar.

    Abschluss

    In diesem Tutorial haben wir gelernt, wie wir die Pinecone-API-Endpunkte und HTTP-Anfragen verwenden, um eine Pinecone-Datenbank zu ändern und die Vektoren basierend auf einem bestimmten Index zu durchsuchen.

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