Tannenzapfen-Beschreibungsindex

Pinecone ist eine Vektordatenbank, die für die leistungsstarke Ähnlichkeitssuche und den Abruf hochdimensionaler Daten konzipiert ist. Pinecone verfügt über außergewöhnliche Vektordatenfunktionen, was es zu einer hervorragenden Wahl für die Speicherung und Abfrage großer Vektorsammlungen macht und einen schnellen und genauen Ähnlichkeitsabgleich ermöglicht.

Einer der Hauptbausteine ​​in Pinecone ist ein Index. Ein Pinecone-Index bezieht sich auf eine Struktur, die von Pinecone verwendet wird, um die in dieser Datenbank gespeicherten Vektoren zu indizieren und zu organisieren. Ein Index nutzt fortgeschrittene Techniken wie Approximationsalgorithmen für den nächsten Nachbarn, Dimensionsreduzierung für Sucheffizienz und mehr.

Die Verwendung eines Index in Pinecone erleichtert schnelle Ähnlichkeitssuchen, indem schnell die Vektoren identifiziert werden, die einem bestimmten Abfragevektor am nächsten kommen, was einen effizienten Informationsabruf erleichtert.

In diesem Tutorial führen wir Sie durch die Grundlagen der Arbeit mit Indizes in einem Pinecone. Wir beginnen mit der Erstellung eines Basisindex, dem Hinzufügen von Beispieldaten und dem Sammeln von Informationen über den Index.

NOTIZ: Dieses Tutorial zeigt, wie Sie mit der Pinecone-Datenbank mithilfe der API-Endpunkte unter Verwendung von cURL oder einem anderen API-Client Ihrer Wahl arbeiten.

Wir gehen außerdem davon aus, dass Sie zu Demonstrationszwecken über ein grundlegendes Pinecone-Projekt-Setup verfügen. Sie können eine erstellen, indem Sie die Pinecone-Cloud-Konsole überprüfen.

Erstellen Sie einen Index in Pinecone

Beginnen wir mit den Grundlagen und erstellen wir einen einfachen Index für unseren Pinecone-Client. Für dieses Tutorial verwenden wir die HTTP-Anfragen an die Pinecone-APIs.

Der folgende Befehl zeigt, wie Sie mit cURL einen Index namens „sample-index“ in Pinecone erstellen:

curl -i -X ​​POST https://controller.YOUR_ENVIRONMENT.pinecone.io/databases \
-H ‚API-Schlüssel: YOUR_API_KEY‘ \
-H ‚Inhaltstyp: application/json‘ \
-D ‚{
„name“: „Beispielindex“,
„Abmessung“: 128
}‘

NOTIZ: Stellen Sie sicher, dass Sie die vorherige URL durch die URL zu Ihrem Pinecone-Projekt ersetzen. Geben Sie in ähnlicher Weise den API-Schlüssel für Ihr Projekt an, den Sie über das Dashboard der Pinecone-Konsole erhalten können.

Sobald Sie den vorherigen Befehl ausführen, wird ein Index mit einem einzelnen Pod erstellt, der es Ihnen ermöglicht, mithilfe der Kosinusähnlichkeit eine ungefähre Suche nach dem nächsten Nachbarn durchzuführen.

Fügen Sie Beispieldaten in Pinecone ein

Sobald wir den Zielindex erstellt haben, können wir fortfahren und die Beispieldaten wie in der folgenden Anfrage gezeigt in den Index einfügen:

curl -i -X ​​POST https://YOUR_INDEX-YOUR_PROJECT.svc.YOUR_ENVIRONMENT.pinecone.io/vectors/upsert \
-H ‚API-Schlüssel: YOUR_API_KEY‘ \
-H ‚Inhaltstyp: application/json‘ \
-D ‚{
„Vektoren“: [
      {
        „id“: „A“,
        „values“: [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]

},
{
„id“: „B“,
„Werte“: [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]

},
{
„id“: „C“,
„Werte“: [0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3]

},
{
„id“: „D“,
„Werte“: [0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4]

},
{
„id“: „E“,
„Werte“: [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]

}
]
}‘

Die vorherige Anfrage sollte einen Upsert-Vorgang für den Beispielindex durchführen, den wir mit den angegebenen Daten erstellt haben. Ersetzen Sie die richtigen URL- und API-SCHLÜSSEL entsprechend Ihrem Zielprojekt.

Beschreiben Sie einen Index in Pinecone

Sobald Sie Ihren Index definiert und Beispieldaten hinzugefügt haben, können wir die Informationen über den Index sammeln, indem wir eine GET-Anfrage an den Zielindex stellen.

Eine Beispielanfrage ist im Folgenden dargestellt:

curl -i -X ​​GET https://controller.YOUR_ENVIRONMENT.pinecone.io/databases/YOUR_INDEX_NAME \
-H ‚API-Schlüssel: YOUR_API_KEY‘

Sobald Sie den vorherigen Befehl ausführen, sollten Sie eine JSON-Antwort erhalten, die die Details des angegebenen Index enthält. Eine Beispielantwort lautet wie folgt:

{
„Datenbank“: {
„name“: „Beispielindex“,
„metric“: „Kosinus“,
„Abmessung“: 128,
„Repliken“: 1,
„Scherben“: 1,
„Hülsen“: 1
},
„Status“: {
„warten“: [],
„abgestürzt“: [],
„host“: „sample-index-9daedfd.svc.us-west1-gcp-free.pinecone.io“,
„Hafen“: 433,
„state“: „Bereit“,
„bereit“: wahr
}
}

Hier hast du es!

Abschluss

Sie haben gelernt, wie Sie die Pinecone-API-Endpunkte zum Ausführen der Indexvorgänge verwenden. Sie haben gelernt, wie Sie einen Index erstellen, einen Upsert-Vorgang durchführen und Informationen über einen vorhandenen Index sammeln.

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