Glückwunsch!

Vektordatenbanken für Einbettungen mit Pinecone

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Kapitel 1 – Einführung in Pinecone

• Index erstellt → pc.create_index()
• Verbinden → pc.Index()
• Vektoren geladen → index.upsert()

Kapitel 2 – Vektormanipulation in Python mit Pinecone

 

Abrufen

 

Abfragen

Kapitel 3 – Performance-Tuning und KI-Anwendungen

 

Wie geht’s weiter?

 

Integrationen

• Knowledge Base für Amazon Bedrock einrichten
• Retrieval-Augmentation in LangChain
• Hugging Face Inference Endpoints

 

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