多租戶與命名空間

使用 Pinecone 構建 AI 應用

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

多租戶（Multitenancy）

在_隔離_中服務多個 tenant
分離不同客戶的資料
- 安全與隱私
降低查詢延遲

多租戶架構示意

多租戶策略

命名空間（Namespaces）
- 優點：可減少額外索引需求
- 缺點：tenant 共享資源，資料較複雜
中介資料過濾（Metadata Filtering）
- 優點：可跨多個 tenant 查詢
- 缺點：資源共享，成本追蹤困難
獨立索引（Separate Indexes）
- 優點：實體區隔 tenant，能分配獨立資源
- 缺點：需要更多人力與成本

命名空間（Namespaces）

若不存在，會在 upsert 時_隱式_建立

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

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

檢視命名空間

index.describe_index_stats()

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

從命名空間查詢向量

query_result = index.query(
    vector=vector,

    namespace='namespace1',

    top_k=3
)

自命名空間刪除向量

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

一起來練習吧！

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