Pinecone Anleitung
Pinecone ist eine vollständig verwaltete Vektordatenbank, die eine schnelle und skalierbare Ähnlichkeitssuche für KI-Anwendungen ermöglicht.
Mehr anzeigenWie verwendet man Pinecone
Registrieren Sie sich für ein Pinecone-Konto: Gehen Sie zur Pinecone-Website und erstellen Sie ein Konto, um loszulegen. Sie erhalten einen API-Schlüssel, den Sie für die Authentifizierung benötigen.
Installieren Sie den Pinecone-Client: Installieren Sie die Pinecone-Clientbibliothek für Ihre bevorzugte Programmiersprache (z.B. Python) mit pip: pip install pinecone-client
Initialisieren Sie den Pinecone-Client: Importieren und initialisieren Sie den Pinecone-Client in Ihrem Code mit Ihrem API-Schlüssel: from pinecone import Pinecone; pc = Pinecone(api_key='YOUR_API_KEY')
Erstellen Sie einen Index: Erstellen Sie einen neuen serverlosen Index, indem Sie den Namen, die Dimension Ihrer Vektoren und Cloud/Region angeben: pc.create_index(name='my-index', dimension=1536, spec=ServerlessSpec(cloud='aws', region='us-east-1'))
Verbinden Sie sich mit Ihrem Index: Verbinden Sie sich mit Ihrem neu erstellten Index: index = pc.Index('my-index')
Vektoren upsertieren: Fügen Sie Vektoren in Ihren Index ein oder aktualisieren Sie sie: index.upsert(vectors=[{'id': 'vec1', 'values': [0.1, 0.2, ...], 'metadata': {'key': 'value'}}])
Abfragen des Index: Führen Sie eine Vektorsimilaritätsabfrage auf Ihrem Index durch: results = index.query(vector=[0.1, 0.2, ...], top_k=10)
Verarbeiten Sie die Ergebnisse: Verarbeiten und verwenden Sie die Abfrageergebnisse in Ihrer Anwendung nach Bedarf
Pinecone FAQs
Pinecone ist eine vollständig verwaltete Vektordatenbank, die für maschinelles Lernen Anwendungen entwickelt wurde. Sie bietet Vektorsuche-Funktionen, um Ähnlichkeitssuche, Personalisierung, Ranking und andere KI-gestützte Funktionen zu ermöglichen.
Pinecone Monatliche Traffic-Trends
Pinecone verzeichnete einen 5,2%igen Anstieg der Besuche auf 507K. Die kürzlich erfolgte Integration von KI-Inferencing und Verbesserungen seiner KI-Wissensplattform haben wahrscheinlich zu diesem Wachstum beigetragen, indem sie die Leistung und Genauigkeit KI-gestützter Lösungen verbesserten.
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