Pineconeの使用方法
Pineconeアカウントにサインアップする: Pineconeのウェブサイトにアクセスしてアカウントを作成し、開始します。認証に必要なAPIキーが送信されます。
Pineconeクライアントをインストールする: pipを使用して、好みのプログラミング言語（例：Python）のPineconeクライアントライブラリをインストールします：pip install pinecone-client
Pineconeクライアントを初期化する: APIキーを使用してコード内でPineconeクライアントをインポートおよび初期化します：from pinecone import Pinecone; pc = Pinecone(api_key='YOUR_API_KEY')
インデックスを作成する: 名前、ベクトルの次元、クラウド/リージョンを指定して新しいサーバーレスインデックスを作成します：pc.create_index(name='my-index', dimension=1536, spec=ServerlessSpec(cloud='aws', region='us-east-1'))
インデックスに接続する: 新しく作成したインデックスに接続します：index = pc.Index('my-index')
ベクトルをアップサートする: インデックスにベクトルを挿入または更新します：index.upsert(vectors=[{'id': 'vec1', 'values': [0.1, 0.2, ...], 'metadata': {'key': 'value'}}])
インデックスをクエリする: インデックスでベクトル類似性検索を実行します：results = index.query(vector=[0.1, 0.2, ...], top_k=10)
結果を処理する: 必要に応じてアプリケーション内でクエリ結果を処理および使用します
Pineconeのよくある質問
Pineconeは、機械学習アプリケーション向けに設計された完全管理型ベクトルデータベースです。類似検索、パーソナライズ、ランキング、その他のAI駆動機能を可能にするベクトル検索機能を提供します。
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