Tannenzapfen Delete_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 erfahren Sie mehr über die Methoden create_index, delete_index und list_indexes(), die vom Pinecone-Client für Python bereitgestellt werden.

NOTIZ: Dieses Tutorial zeigt, wie Sie mit der Pinecone-Datenbank mithilfe des Pinecone-Clients für die Programmiersprache Python arbeiten. Stellen Sie daher sicher, dass auf Ihrem Computer Python 3.10 oder höher installiert ist.

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.

Installieren Sie den Pinecone-Client

Der erste Schritt besteht darin, sicherzustellen, dass der Pinecone-Client für Python auf Ihrem System installiert ist. Sie können dies tun, indem Sie den Befehl „pip“ ausführen, der im Folgenden bereitgestellt wird:

$ pip Pinecone-Client installieren

Dadurch sollte die neueste stabile Version des Pinecone-Client-Pakets heruntergeladen und auf Ihrem Computer installiert werden.

Erstellen Sie einen Index in Pinecone

Wie Sie sich vorstellen können, stellt das Pinecone-client-Paket die Methode create_index() bereit, mit der wir einen neuen Index im Pinecone-Cluster erstellen können.

Die Methodensyntax lautet wie folgt:

create_index(params)

Die Funktionsparameter werden wie folgt beschrieben:

Name – Dies gibt den Namen des Index an, den Sie erstellen möchten. Die maximale Länge des Index ist auf 45 Zeichen festgelegt.

Abmessungen – Dies gibt die Dimension der Vektoren an, die in den Index eingefügt werden sollen.

metrisch – Dies ist ein optionaler Parameter, der die Distanzmetrik angibt, die bei der Vektorähnlichkeitssuche verwendet wird. Zu den akzeptierten Entfernungen gehören „Euklidisch“, „Kosinus“ und „Skalarprodukt“.

Schoten – Dies ist ein optionaler ganzzahliger Parameter, der die Anzahl der Pods definiert, die der Index verwendet. Dieser Wert beinhaltet die Anzahl der Replikate.

Repliken – Dadurch wird die Anzahl der Replikate festgelegt, die vom Index verwendet werden.

pod_type – Dieser Parameter legt den Pod-Typ für den Index fest. Zu den unterstützten Pod-Typen gehören „s1“, „p1“ und „p2“.

metadata_config – Dies gibt die Konfiguration für das interne Metadatenindexverhalten von Pinecone an.

source_collection – Dadurch wird der Sammlungsname festgelegt, aus dem der Index erstellt werden soll.

Beispielverwendung

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie mit der Funktion create_index() einen Basisindex erstellen:

Tannenzapfen importieren

# Pinecone-Konfiguration initiieren

Pinecone.init(api_key=“YOUR_API_KEY“, Environment=“YOUR_ENVIRONMENT“

# Basisindex erstellen

tannenzapfen.create_index(„sample“, dimension=8)

Der vorherige Code erstellt einen Index namens „sample“ mit der Dimension 8.

Löschen Sie einen Index in Pinecone

Wie Sie sich vorstellen können, haben wir auch Zugriff auf die Methode delete_index(), mit der wir einen vorhandenen Index vom Server entfernen können.

Die Methodensyntax lautet wie folgt:

tannenzapfen.delete_index(indexName)

Die Methode akzeptiert den Namen des Index, den Sie entfernen möchten, als Parameter.

Um beispielsweise den Beispielindex zu entfernen, den wir zuvor erstellt haben, können wir den Code wie folgt ausführen:

Tannenzapfen importieren

pinecone.init(api_key=’YOUR_API_KEY‘, Environment=’YOUR_ENVIRONMENT‘)

tannenzapfen.delete_index(„sample-index“)

Denken Sie auch daran, die Parameter API_KEY und ENVIRONMENT entsprechend Ihrem Projekt zu ersetzen.

Listen Sie die Indizes in Pinecone auf

Sobald Sie fertig sind, können Sie die Methode list_indexes() verwenden, um alle Indizes auf dem Server aufzulisten, wie im Folgenden gezeigt:

Tannenzapfen importieren

pinecone.init(api_key=’YOUR_API_KEY‘, Environment=’YOUR_ENVIRONMENT‘)

active_indexes = Pinecone.list_indexes()

Dies sollte die verfügbaren Indizes in Ihrem Cluster zurückgeben.

Abschluss

Sie haben gelernt, wie Sie mit dem Pinecone-Client einen Index erstellen, einen Index löschen und die Indizes auf dem Pinecone-Server auflisten.

Kommentar verfassen

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert

Nach oben scrollen