访问官网:pinecone.io/,注册号账号。因为Pinecone是商业的项目,个人可以免费创建一个项目 找到你的API keys,后续代码中需要用到 代码实战 注册好账号,拿到API keys,我们就可以直接进入实战环节 安装Pinecone的Python客户端 pip install pinecone-client 使用Pinecone import pinecone pinecone.init( api_key='上面截图中...
api_key=PINECONE_API_KEY, environment=PINECONE_ENV ) 如下图所示:第一个红色圆圈为 PINECONE_ENVIRONMENT 的参数取值。第二个圆圈为 PINECONE_API_KEY 的参数取值。复制粘贴到上述代码里面替换成字符串即可。 创建名为 test101 的 index index_name = 'test101' import time # 只有index不存在的时候,才会新建...
pip install pinecone-client 安装完成后,需要注册一个 Pinecone 账户,并获取 API 密钥。 注册完成后,可以通过以下代码进行库的初始化: import pinecone # 初始化 Pinecone pinecone.init(api_key='YOUR_API_KEY', environment='us-west1-gcp') print("Pinecone 库安装和初始化成功!") 特性 高性能向量检索:支持...
APIKey：使用Python、NodeJS、RestFul API对数据库进行增删查改工作。这里不演示APIKey的用法，具体示例可...
# 创建实例 api_key 到后台取 pinecone = Pinecone(api_key="") INDEX_NAME = 'dl-ai2' # 如果存在, 先删除, 否则创建 # pinecone list_indexes方法会返回所有的index, 可以把index 想象成mysql 里的table if INDEX_NAME in [index.name for index in pinecone.list_indexes()]: pinecone.delete_index...
pinecone.init(api_key='YOUR_API_KEY',environment='us-west1-gcp')print("Pinecone 库安装和初始化成功!") 特性 高性能向量检索:支持快速的向量相似性搜索,处理大规模数据集。 实时数据更新:支持向量数据的实时添加、删除和更新。 分布式架构:采用分布式架构,支持高并发和大规模数据处理。
pinecone.init(api_key='YOUR_API_KEY') #创建一个新的索引 pinecone.create_index(index_name='my_index') 在设置和创建索引之后,您可以使用pinecone进行向量检索。首先,您需要将数据加载到索引中。pinecone接受一个可迭代的向量列表,并为每个向量分配一个唯一的标识符。以下是一个加载数据到pinecone索引的示例代码...
API 金鑰驗證選項使用API 金鑰時,Azure OpenAI On Your Data 的驗證選項。展開表格 名稱類型必要描述 key string True 要用於驗證的 API 金鑰。 type string True 必須是 api_key。部署名稱向量化來源套用向量搜尋時,Azure OpenAI On Your Data 所使用的向量化來源詳細數據。 此向量化來源是以相同 ...
%pip install -U pinecone-client==2.2.4 qianfan tiktoken langchain pymupdf -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 1、加载环境变量 新建一个env的文件,然后填写如下内容: PINECONE_API_KEY="your PINECONE_API_KEY" QIANFAN_AK="your QIANFAN_AK" QIANFAN_SK="your QIANFAN_SK" Plain...
using Pinecone; var pinecone = new PineconeClient("PINECONE_API_KEY"); 创建索引 在Pinecone 中,索引是存储向量数据的高级结构。索引对它包含的向量执行查询,以及其他向量操作。以下是创建索引的示例代码: 代码语言:javascript 复制 var createIndexResponse = await pinecone.CreateIndexAsync(new CreateIndexRequest...