マルチテナンシーと名前空間

Pineconeを使ったAIアプリケーション開発

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

マルチテナンシー

複数のテナントを分離して提供
顧客データを分離
- セキュリティとプライバシー
クエリ遅延を低減

マルチテナンシー

マルチテナンシーの戦略

名前空間
- 長所: 追加のインデックスがほぼ不要
- 短所: リソース共有、データが複雑
メタデータフィルタリング
- 長所: 複数テナント横断の検索が可能
- 短所: リソース共有、コスト把握が難しい
別インデックス
- 長所: 物理分離、個別リソース割当
- 短所: 労力とコストが増加

名前空間

アップサート時、存在しなければ自動作成

index.upsert(
  vectors=vector_set1, namespace="namespace1"
)

index.upsert(
  vectors=vector_set2, namespace="namespace2"
)

名前空間の確認

index.describe_index_stats()

{'dimension': 1536,
 'index_fullness': 0.0,
 'namespaces': {'namespace1': {'vector_count': 5},
                'namespace2': {'vector_count': 5}},
 'total_vector_count': 10}

名前空間からのベクトル検索

query_result = index.query(
    vector=vector,

    namespace='namespace1',

    top_k=3
)

名前空間からのベクトル削除

index.delete(
    ids=["1", "2"],
    namespace='namespace1'
)

練習しましょう！

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