Pinecone Howto

Pinecone est une base de données vectorielle entièrement gérée qui permet une recherche de similarité rapide et évolutive pour les applications IA.
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Comment 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.

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