Pinecone Introduction

Pinecone bekerja dengan menyimpan embedding vektor, yang merupakan representasi numerik dari objek data seperti teks, gambar, atau audio, yang dihasilkan oleh model pembelajaran mesin. Ketika data ditambahkan ke Pinecone, itu diubah menjadi embedding vektor ini dan diindeks untuk pengambilan cepat. Pinecone menggunakan algoritma canggih untuk mengorganisir vektor ini dengan cara yang memungkinkan pencarian kesamaan yang sangat cepat, bahkan di antara miliaran item. Ketika kueri dibuat, Pinecone dengan cepat menemukan vektor yang paling mirip dengan vektor kueri, mengembalikan hasil yang relevan dalam milidetik. Platform ini juga mendukung penyaringan metadata, memungkinkan pencarian hibrida yang menggabungkan kesamaan vektor dengan kueri gaya basis data tradisional. Pinecone menangani semua kompleksitas pencarian vektor terdistribusi, termasuk sharding, replikasi, dan penyeimbangan beban, memungkinkan pengembang untuk fokus pada pembangunan aplikasi mereka.