वेक्टर क्वेरी करना

Pinecone के साथ AI Applications बनाना

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

क्वेरी की ताकत

क्वेरी करना: किसी इनपुट वेक्टर के सबसे अर्थगत समान वेक्टर प्राप्त करें

यूज़र इनपुट को एम्बेड कर Pinecone वेक्टर डेटाबेस में क्वेरी करते हुए।

`.query()` मेथड

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}}

`.query()` मेथड

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}}

क्वेरी के लिए Read units (RUs)

क्वेरी के लिए RUs गिनना कठिन है
निर्भर करता है:
- नेमस्पेस में रिकॉर्ड्स की संख्या
- रिकॉर्ड्स का आकार
  - वेक्टर डाइमेंशनलिटी
  - मेटाडेटा की मात्रा

क्वेरी करते समय खपत होने वाले RUs की तालिका।

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

डिस्टेंस मेट्रिक्स

कोसाइन समानता: दो वेक्टरों के बीच कोण दिखाता है।

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

डिस्टेंस मेट्रिक्स

यूक्लिडियन दूरी: दो वेक्टरों के बीच सीधी-रेखा दूरी।

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

डिस्टेंस मेट्रिक्स

डॉट प्रोडक्ट: मान कैसे वेक्टरों के बीच कोण से निकलता है।

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

डिस्टेंस मेट्रिक सेट करना

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

    metric='dotproduct',

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

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

अब आपकी बारी: क्वेरी करें!

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