Çok kiracılılık ve ad alanları

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Çok kiracılılık

 

  • Birden çok kiracıyı izole şekilde sunun
  • Farklı müşterilerin verilerini ayırın
    • Güvenlik ve mahremiyet
  • Sorgu gecikmesini azaltın

Çok kiracılılık görseli

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Çok kiracılılık stratejileri

 

  1. Ad Alanları
    • Artıları: Ek dizin ihtiyacını azaltır
    • Eksileri: Kiracılar kaynakları paylaşır, veri karmaşıktır
  2. Üst Veri (Metadata) Filtreleme
    • Artıları: Birden çok kiracı arasında sorguya izin verir
    • Eksileri: Paylaşılan kaynaklar, maliyet takibi zordur
  3. Ayrı Dizinler
    • Artıları: Kiracıları fiziksel olarak ayırır, ayrı kaynak tahsisi yapar
    • Eksileri: Daha fazla emek ve maliyet gerektirir
Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Ad alanları

  • Yoksa ekleme sırasında örtük olarak oluşturulurlar
index.upsert(
  vectors=vector_set1, namespace="namespace1"
)

index.upsert(
  vectors=vector_set2, namespace="namespace2"
)
Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Ad alanlarını inceleme

index.describe_index_stats()

{'dimension': 1536,
 'index_fullness': 0.0,
 'namespaces': {'namespace1': {'vector_count': 5},
                'namespace2': {'vector_count': 5}},
 'total_vector_count': 10}
Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Ad alanlarından vektör sorgulama

query_result = index.query(
    vector=vector,

    namespace='namespace1',

    top_k=3
)
Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Ad alanlarından vektör silme

index.delete(
    ids=["1", "2"],
    namespace='namespace1'
)
Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Hadi pratik yapalım!

Pinecone ile Vektör Veritabanları ve Embeddings

Preparing Video For Download...