import pinecone pinecone.init( api_key='上面截图中的value值', environment='上面截图中的Enviroment值' ) Pinecone操作 创建索引 # 向量维度,一开始要考虑好 pinecone.create_index('tbot', dimension=1536) 列出索引 pinecone.list_indexes() # ['tbot'] 查看索引描述 pinecone.describe_index('tbot') #...
Pinecone 索引中的每个记录 record 包含一个唯一的 ID 和一个表示密集向量嵌入的浮点数数组,可以看到数据结构实际上这样。 Pinecone 基本上是以 JSON 格式来对数据库做 CURD,我们来看看一个最简单 Record 例子: 这个Record 由 4 个字段组成,分别是 RecordID,可以理解为 RowId,唯一标识符。Dense Vector 和 Sparse ...
当我想从海外独角兽的文本库中找出与“硅谷最新动态”最相关的 5 段文本时,首先会使用 OpenAI Embedding api 将海外独角兽的所有文章加工成向量,存入向量数据库中;然后把“硅谷最新动态”的向量与数据库中所有向量进行语义相似度的对比;比对后,对相似度排名返回 top 5 的文本,很可能来自去年团队去硅谷的所见所闻。
Pinecone数据库是一个高性能的向量搜索引擎，可用于快速搜索和检索大规模的向量数据集。它支持多种向量类...
pinecone.create_index( name=index_name, metric='euclidean', dimension=384, # 千帆Embedding-V1向量模型是384维,所以这里设置成384 ) 3、文件切片并保存至向量数据库 Plain Text 收起 from langchain.document_loaders import PyMuPDFLoader loader = PyMuPDFLoader("./example_data/ai-paper.pdf...
在AI应用的广阔天地里,向量数据库成为了连接数据与智能决策的桥梁。Pinecone和带有pgvector扩展的PostgreSQL,作为这一领域的两大巨头,各自以其独特的优势吸引着开发者的目光。然而,在构建高效、可扩展的AI系统时,选择哪一个更为合适?本文将深入探讨Pinecone与pgvector(及其增强版pgvectorscale)之间的性能、成本、易用性...
大白话了解新鲜事,今天讲讲以Pinecone为代表的向量数据库。向量数据库Pinecone一夜爆火,4月27日B轮拿到了1亿美元的融资,估值达到7.5亿美元,一个2021年刚刚推出的数据库产品,火爆背后的原因是什么? 01背景 自从AutoGPT,以及ChatGPT的Retrieval plugin推出之后(二者都推荐使用Pinecone),Pinecone的热度就快速上升,那么向量...
Pinecone和带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL是在开发 AI 应用程序时最常用的两个向量数据库。一方面,Pinecone 是一个专有托管向量数据库,专门设计用于向量工作负载。另一方面,PostgreSQL 是一个流行且强大的通用关系数据库,带有pgvector扩展,增加了对向量存储和搜索的支持。
最近,Pinecone 宣布了其新的无服务器向量数据库的公共预览,旨在降低基础设施管理成本,同时提高生成式人工智能应用的准确性。 根据向量数据库专家的说法,读、写和存储的分离显着降低了各种规模和类型的工作负载的开销。多租户计算层使用新的索引和检索算法实现了按需检索,从而实现了对 blob 存储进行内存高效的向量搜索。
Pinecone和带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL是在开发 AI 应用程序时最常用的两个向量数据库。一方面,Pinecone 是一个专有托管向量数据库,专门设计用于向量工作负载。另一方面,PostgreSQL 是一个流行且强大的通用关系数据库,带有pgvector扩展,增加了对向量存储和搜索的支持。