Zapytania do wektorów

Tworzenie aplikacji AI z Pinecone

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

Potęga zapytań

Zapytanie: zwraca wektory najistotniejsze semantycznie względem wektora wejściowego

Dane wejściowe użytkownika osadzane i używane do zapytania do bazy wektorów Pinecone.

Metoda .query()

index.query(

  vector=[-0.250919762305275, ...],

  top_k=3

)

{'matches': [{'id': '1', 'score': 0.0478537641, 'values': []},
             {'id': '2', 'score': 0.046000585, 'values': []},
             {'id': '3', 'score': 0.0458319113, 'values': []}],
 'namespace': '',
 'usage': {'read_units': 5}}

Metoda .query()

index.query(
    vector=[-0.250919762305275, ...],
    top_k=3,

    include_values=True

)

{'matches': [{'id': '1', 'score': 0.0478537641, 'values': [-0.0131468913, ...]},
             {'id': '2', 'score': 0.046000585, 'values': [-0.0120476764, ...]},
             {'id': '3', 'score': 0.0458319113, 'values': [0.00285418332, ...]}],
 'namespace': '',
 'usage': {'read_units': 5}}

Jednostki odczytu (RU) dla zapytań

Dla zapytań obliczenie RU jest trudniejsze
Zależy od:
- Liczby rekordów w przestrzeni nazw
- Rozmiaru rekordów
  - Wymiarowości wektora
  - Ilości metadanych

Tabela zużytych jednostek odczytu przy zapytaniach.

¹ https://docs.pinecone.io/guides/organizations/manage-cost/understanding-cost#query

Metryki odległości

Podobieństwo cosinusowe: kąt między dwoma wektorami.

¹ https://docs.pinecone.io/guides/indexes/understanding-indexes#distance-metrics

Metryki odległości

Odległość euklidesowa: prosta odległość między dwoma wektorami.

¹ https://docs.pinecone.io/guides/indexes/understanding-indexes#distance-metrics

Metryki odległości

Iloczyn skalarny: obliczanie wartości na podstawie kąta między wektorami.

¹ https://docs.pinecone.io/guides/indexes/understanding-indexes#distance-metrics

Ustawianie metryki odległości

pc.create_index(
    name="datacamp-index", 
    dimension=1536,

    metric='dotproduct',

    spec=ServerlessSpec(
        cloud='aws', 
        region='us-east-1'
    )
)

metric → 'cosine', 'euclidean', 'dotproduct'

Czas na zapytania!

Tworzenie aplikacji AI z Pinecone