Pinecone Howto
Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée qui permet une recherche de similarité rapide et évolutive pour les applications IA.
Voir plusComment utiliser Pinecone
Inscrivez-vous pour un compte Pinecone: Allez sur le site Web de Pinecone et créez un compte pour commencer. Vous recevrez une clé API dont vous aurez besoin pour l'authentification.
Installez le client Pinecone: Installez la bibliothèque cliente Pinecone pour votre langage de programmation préféré (par exemple, Python) en utilisant pip : pip install pinecone-client
Initialisez le client Pinecone: Importez et initialisez le client Pinecone dans votre code en utilisant votre clé API : from pinecone import Pinecone; pc = Pinecone(api_key='VOTRE_CLE_API')
Créez un index: Créez un nouvel index sans serveur en spécifiant le nom, la dimension de vos vecteurs, et le cloud/région : pc.create_index(name='mon-index', dimension=1536, spec=ServerlessSpec(cloud='aws', region='us-east-1'))
Connectez-vous à votre index: Connectez-vous à votre nouvel index créé : index = pc.Index('mon-index')
Ajoutez ou mettez à jour des vecteurs: Insérez ou mettez à jour des vecteurs dans votre index : index.upsert(vectors=[{'id': 'vec1', 'values': [0.1, 0.2, ...], 'metadata': {'key': 'value'}}])
Interrogez l'index: Effectuez une recherche de similarité vectorielle sur votre index : results = index.query(vector=[0.1, 0.2, ...], top_k=10)
Traitez les résultats: Traitez et utilisez les résultats de la requête dans votre application selon vos besoins
FAQ de Pinecone
Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée, conçue pour les applications d'apprentissage automatique. Elle fournit des capacités de recherche vectorielle pour permettre la recherche de similarité, la personnalisation, le classement et d'autres fonctionnalités alimentées par l'IA.
Tendances du trafic mensuel de Pinecone
Pinecone a connu une baisse de 1,0% du trafic, avec 465,9K visites dans le mois. Malgré les mises à jour récentes, notamment l'intégration de l'inférence IA et le lancement d'une base de données vectorielle serverless, cette légère baisse suggère que ces fonctionnalités n'ont peut-être pas encore eu d'impact significatif sur l'engagement des utilisateurs ou que la concurrence du marché reste forte.
Voir l'historique du trafic
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