Félicitations !

Bases de données vectorielles pour les intégrations avec Pinecone

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Chapitre 1 - Introduction à Pinecone

• Création d’un index → pc.create_index()
• Connexion → pc.Index()
• Ingestion des vecteurs → index.upsert()

Chapitre 2 - Manipulation de vecteurs Pinecone en Python

 

Fetch

 

Query

Chapitre 3 - Optimisation des performances et applications IA

 

Et ensuite ?

 

Intégrations

• Configurer votre base de connaissances pour Amazon Bedrock
• Retrieval Augmentation dans LangChain
• Hugging Face Inference Endpoints

 

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Bases de données vectorielles pour les intégrations avec Pinecone