Zarządzanie indeksami

Tworzenie aplikacji AI z Pinecone

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Łączenie z indeksem

pc = Pinecone(api_key="API_KEY")

pc.create_index(
    name='datacamp-index',
    dimension=1536,
    spec=ServerlessSpec(
        cloud='aws', 
        region='us-east-1'
    )
)


index = pc.Index('datacamp-index')

Łączenie z indeksem

index = pc.Index('datacamp-first')

...
pinecone.core.client.exceptions.NotFoundException: (404)
Reason: Not Found
HTTP response headers: HTTPHeaderDict({'content-type': 'text/plain; charset=...
HTTP response body: {"error":{"code":"NOT_FOUND","message":"Resource datacamp-first
not found"},"status":404}

Statystyki indeksu

index.describe_index_stats()

{'dimension': 1536,
 'index_fullness': 0.0,
 'namespaces': {},
 'total_vector_count': 0}

Przestrzenie nazw

Kontenery do partycjonowania indeksów
- Oddzielne zbiory danych
- Wersjonowanie danych
- Oddzielne grupy

Na razie skupiamy się na przypadku z jedną przestrzenią nazw

Indeksy z kilkoma przestrzeniami nazw wewnątrz.

Organizacje

Organizacja zawierająca dwa projekty, każdy z własnymi indeksami.

Organizacje

Grupa właścicieli organizacji.

Uprawnienia w całej organizacji.
Zarządzanie rozliczeniami, użytkownikami, wszystkimi projektami

Właściciel z kilkoma użytkownikami poniżej.

Ograniczone uprawnienia na poziomie org.
Zapraszani do konkretnych projektów
Stają się właścicielami tych projektów

Usuwanie indeksów

pc.delete_index('datacamp-index')


pc.list_indexes()

{'indexes': []}

Czas na ćwiczenia!

Tworzenie aplikacji AI z Pinecone