Pinecone 사용법

파인콘은 AI 애플리케이션을 위한 빠르고 확장 가능한 유사성 검색을 가능하게 하는 완전 관리형 벡터 데이터베이스입니다.
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Pinecone 사용 방법

파인콘 계정 등록: 파인콘 웹사이트로 가서 시작하기 위해 계정을 생성하세요. 인증에 필요한 API 키를 받게 됩니다.
파인콘 클라이언트 설치: pip를 사용하여 선호하는 프로그래밍 언어(예: Python)에 대한 파인콘 클라이언트 라이브러리를 설치하세요: pip install pinecone-client
파인콘 클라이언트 초기화: API 키를 사용하여 코드에서 파인콘 클라이언트를 가져오고 초기화하세요: from pinecone import Pinecone; pc = Pinecone(api_key='YOUR_API_KEY')
인덱스 생성: 이름, 벡터의 차원 및 클라우드/지역을 지정하여 새로운 서버리스 인덱스를 생성하세요: pc.create_index(name='my-index', dimension=1536, spec=ServerlessSpec(cloud='aws', region='us-east-1'))
인덱스에 연결: 새로 생성한 인덱스에 연결하세요: index = pc.Index('my-index')
벡터 업서트: 인덱스에 벡터를 삽입하거나 업데이트하세요: index.upsert(vectors=[{'id': 'vec1', 'values': [0.1, 0.2, ...], 'metadata': {'key': 'value'}}])
인덱스 쿼리: 인덱스에서 벡터 유사성 검색을 수행하세요: results = index.query(vector=[0.1, 0.2, ...], top_k=10)
결과 처리: 필요에 따라 애플리케이션에서 쿼리 결과를 처리하고 사용하세요

Pinecone 자주 묻는 질문

파인콘은 머신러닝 애플리케이션을 위해 설계된 완전 관리형 벡터 데이터베이스입니다. 유사성 검색, 개인화, 순위 매기기 및 기타 AI 기반 기능을 가능하게 하는 벡터 검색 기능을 제공합니다.

Pinecone 월간 트래픽 동향

Pinecone은 한 달간 465.9K의 방문자 수를 기록하며 트래픽이 1.0% 감소했습니다. AI 추론의 통합과 서버리스 벡터 데이터베이스의 출시를 포함한 최근 업데이트에도 불구하고, 이러한 경미한 감소는 이러한 기능들이 아직 사용자 참여에 큰 영향을 미치지 못했거나 시장 경쟁이 여전히 강하다는 것을 시사합니다.

과거 트래픽 보기

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