ベクトルの取得

Pineconeを使ったAIアプリケーション開発

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

おさらい

インデックスが作成されている。

おさらい

複数のレコードがインデックスに取り込まれている。追加後はインデックスの満杯度が上がる。

ベクトルへのアクセス

Fetching（フェッチ）

ID に基づいてベクトルを取得

ISBN に基づき本を取得している。

Querying（クエリ）

入力ベクトルに類似するベクトルを検索

Amazon の書籍レコメンデーション。

ベクトルのフェッチ

index.fetch(

    ids=['0', '1']

)

{'namespace': '',
 'usage': {'read_units': 1},
 'vectors': {'0': {'id': '0',
                   'metadata': {"genre": "productivity", "year": 2020},
                   'values': [0.025525547564029694, ...]},
             '1': {'id': '1',
                   'metadata': {"genre": "action", "year": 2023},
                   'values': [-0.0131468913, ...]}}
}

¹ https://docs.pinecone.io/guides/data/fetch-data

Read units（読み取り単位）

読み取り時に消費されるリソース量の指標:
- フェッチ → 1RU / 10 レコード
- クエリ
- リスト

Pinecone のスターターアカウントの料金。

¹ https://www.pinecone.io/pricing/

名前空間からのベクトル取得（fetch）

index.fetch(
    ids=['0', '1']

    namespace='namespace1'

)

{'namespace': 'namespace1',
 'usage': {'read_units': 1},
 'vectors': {'0': {'id': '0',
                   'metadata': {"genre": "productivity", "year": 2020},
                   'values': [0.025525547564029694, ...]},
             '1': {'id': '1',
                   'metadata': {"genre": "action", "year": 2023},
                   'values': [-0.0131468913, ...]}}
}

練習してみましょう！

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