多租户与命名空间

使用 Pinecone 构建 AI 应用

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

多租户

隔离服务多个租户
分隔不同客户数据
- 安全与隐私
降低查询延迟

多租户示意图

多租户策略

命名空间
- 优点： 减少新增索引需求
- 缺点： 共享资源，数据更复杂
元数据筛选
- 优点： 可跨多个租户查询
- 缺点： 共享资源，成本核算困难
独立索引
- 优点： 物理隔离租户，单独分配资源
- 缺点： 需更多投入与成本

命名空间

若不存在，会在插入时_隐式_创建

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

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

检查命名空间

index.describe_index_stats()

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

从命名空间查询向量

query_result = index.query(
    vector=vector,

    namespace='namespace1',

    top_k=3
)

从命名空间删除向量

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

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