Pinecone インデックス入門

Pineconeを使ったAIアプリケーション開発

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Pinecone のロゴ

 

学習目標

  • インデックス作成とベクトル取り込み
  • ベクトルの検索と照会
  • 代表的な AI アプリの作成

 

→ GenAI アプリの構築とスケール

 

 

セマンティックサーチ

Pineconeを使ったAIアプリケーション開発

インデックス

 

  • ベクトルを保存
  • クエリや各種ベクトル操作を提供
  • インデックスは各ベクトルのレコードとメタデータを保持
  • 複数インデックスを作成可能

4 段の引き出しに多数のフォルダが入ったファイリングキャビネット。

Pineconeを使ったAIアプリケーション開発

Pod ベース

複数のインデックスを含むポッド。

  • ハードウェアを選びインデックス作成 → pods
  • ポッドタイプがストレージ、クエリ遅延、スループットを決定

サーバーレス

クラウドに保存されたインデックス。

  • リソース管理不要
  • インデックスが自動スケール
  • クラウド上で実行し、blob に保存
  • 使いやすく、低コストなことが多い

本コースで使用

1 https://docs.pinecone.io/guides/indexes/understanding-indexes
Pineconeを使ったAIアプリケーション開発

Pinecone の API キーを作成

 

  1. Pinecone Starter アカウントを作成 → pinecone.io
  2. 「API Keys」へ移動
  3. API キーをコピー

Pinecone のホームページ

Pinecone の API キーページ

Pineconeを使ったAIアプリケーション開発

サーバーレスインデックスの作成

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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インデックスの確認

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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