Pinecone 인덱스 소개

Pinecone로 AI 애플리케이션 구축하기

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Pinecone 로고

 

다음 내용을 학습합니다.

  • 인덱스 생성 및 벡터 적재
  • 벡터 검색 및 질의
  • 일반적인 AI 애플리케이션 생성

 

→ GenAI 애플리케이션을 구축하고 _확장_합니다!

 

 

의미 검색

Pinecone로 AI 애플리케이션 구축하기

인덱스

 

  • 벡터를 저장합니다
  • 쿼리 및 벡터 연산을 제공합니다
  • 인덱스는 각 벡터의 레코드와 메타데이터를 포함
  • 여러 인덱스 생성 가능

서랍이 네 개인 캐비닛. 각 서랍에 여러 폴더가 있음.

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Pod 기반

여러 인덱스를 포함한 하나의 포드.

  • 인덱스 생성 시 하드웨어 선택 → 포드
  • 포드 유형이 스토리지, 쿼리 지연 시간, 쿼리 처리량을 결정

서버리스

클라우드에 저장된 인덱스.

  • 리소스 관리 불필요
  • 인덱스가 자동 확장
  • 클라우드에서 실행, 블롭에 저장
  • 더 쉽고 종종 비용 절감

이 강의에서 사용할 방식

1 https://docs.pinecone.io/guides/indexes/understanding-indexes
Pinecone로 AI 애플리케이션 구축하기

Pinecone API 키 만들기

 

  1. Pinecone Starter 계정 만들기 → pinecone.io
  2. "API Keys"로 이동
  3. API 키 복사

Pinecone 홈페이지

Pinecone의 API 키 페이지

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서버리스 인덱스 생성

from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec


pc = Pinecone(api_key="API_KEY")


pc.create_index(

    name='datacamp-index',

    dimension=1536,

    spec=ServerlessSpec(

        cloud='aws', 
        region='us-east-1'

    )

)
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인덱스 확인

pc.list_indexes()

{'indexes': [{'dimension': 1536,
              'host': 'datacamp-index-1eef0f4.svc.aped-4627-b74a.pinecone.io',
              'metric': 'cosine',
              'name': 'datacamp-index',
              'spec': {'serverless': {'cloud': 'aws', 'region': 'us-east-1'}},
              'status': {'ready': True, 'state': 'Ready'}}]}
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Ayo berlatih!

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