Pinecone Como Fazer
O Pinecone é um banco de dados de vetores totalmente gerenciado que permite busca de similaridade rápida e escalável para aplicações de IA.
Ver MaisComo Usar o Pinecone
Inscreva-se para uma conta no Pinecone: Acesse o site do Pinecone e crie uma conta para começar. Você receberá uma chave de API que precisará para autenticação.
Instale o cliente Pinecone: Instale a biblioteca cliente Pinecone para sua linguagem de programação preferida (por exemplo, Python) usando pip: pip install pinecone-client
Inicialize o cliente Pinecone: Importe e inicialize o cliente Pinecone em seu código usando sua chave de API: from pinecone import Pinecone; pc = Pinecone(api_key='SUA_CHAVE_API')
Crie um índice: Crie um novo índice sem servidor especificando o nome, a dimensão de seus vetores e nuvem/região: pc.create_index(name='meu-índice', dimension=1536, spec=ServerlessSpec(cloud='aws', region='us-east-1'))
Conecte-se ao seu índice: Conecte-se ao seu índice recém-criado: index = pc.Index('meu-índice')
Upsert vetores: Insira ou atualize vetores em seu índice: index.upsert(vectors=[{'id': 'vec1', 'values': [0.1, 0.2, ...], 'metadata': {'key': 'value'}}])
Consulta o índice: Realize uma busca de similaridade de vetores em seu índice: results = index.query(vector=[0.1, 0.2, ...], top_k=10)
Processar resultados: Processar e usar os resultados da consulta em sua aplicação conforme necessário
Perguntas Frequentes do Pinecone
Pinecone é um banco de dados vetorial totalmente gerenciado, projetado para aplicações de aprendizado de máquina. Ele fornece capacidades de busca vetorial para permitir busca de similaridade, personalização, classificação e outros recursos impulsionados por IA.
Tendências de Tráfego Mensal do Pinecone
A Pinecone experimentou um aumento de 5,2% nas visitas para 507 mil. A recente integração de inferência de IA e os aprimoramentos em sua plataforma de conhecimento de IA provavelmente contribuíram para esse crescimento ao melhorar o desempenho e a precisão das soluções baseadas em IA.
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