Pinecone Come Usare
Pinecone è un database vettoriale completamente gestito che consente ricerche di somiglianza rapide e scalabili per applicazioni AI.
Visualizza AltroCome usare Pinecone
Registrati per un account Pinecone: Vai al sito web di Pinecone e crea un account per iniziare. Riceverai una chiave API di cui avrai bisogno per l'autenticazione.
Installa il client Pinecone: Installa la libreria client Pinecone per il tuo linguaggio di programmazione preferito (ad es. Python) usando pip: pip install pinecone-client
Inizializza il client Pinecone: Importa e inizializza il client Pinecone nel tuo codice usando la tua chiave API: from pinecone import Pinecone; pc = Pinecone(api_key='YOUR_API_KEY')
Crea un indice: Crea un nuovo indice serverless specificando il nome, la dimensione dei tuoi vettori e cloud/regione: pc.create_index(name='my-index', dimension=1536, spec=ServerlessSpec(cloud='aws', region='us-east-1'))
Collegati al tuo indice: Collegati al tuo indice appena creato: index = pc.Index('my-index')
Upsert vettori: Inserisci o aggiorna vettori nel tuo indice: index.upsert(vectors=[{'id': 'vec1', 'values': [0.1, 0.2, ...], 'metadata': {'key': 'value'}}])
Interroga l'indice: Esegui una ricerca di somiglianza vettoriale nel tuo indice: results = index.query(vector=[0.1, 0.2, ...], top_k=10)
Elabora i risultati: Elabora e utilizza i risultati della query nella tua applicazione secondo necessità
FAQ di Pinecone
Pinecone è un database vettoriale completamente gestito progettato per applicazioni di machine learning. Fornisce capacità di ricerca vettoriale per abilitare la ricerca di somiglianze, la personalizzazione, il ranking e altre funzionalità potenziate dall'IA.
Tendenze del traffico mensile di Pinecone
Pinecone ha registrato un aumento del 5,2% nelle visite raggiungendo 507K. La recente integrazione dell'inferenza AI e i miglioramenti alla sua piattaforma di conoscenza AI hanno probabilmente contribuito a questa crescita migliorando le prestazioni e l'accuratezza delle soluzioni basate sull'AI.
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