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LangChain系列文章

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64. LangChain 64 深入理解LangChain 表达式语言27 添加审查 Moderation LangChain Expression Language (LCEL)
65. LangChain 65 深入理解LangChain 表达式语言28 余弦相似度Router Moderation LangChain Expression Language (LCEL)
66. LangChain 66 深入理解LangChain 表达式语言29 管理prompt提示窗口大小 LangChain Expression Language (LCEL)
67. LangChain 67 深入理解LangChain 表达式语言30 调用tools搜索引擎 LangChain Expression Language (LCEL)
68. LangChain 68 LLM Deployment大语言模型部署方案

这份指南解释了如何在几分钟内设置一个Pinecone向量数据库。

在您开始之前

• 如果您还没有注册，请先免费注册一个Pinecone账户。
  笔者注册的Pinecone账户
  

在免费的入门计划中，您可以获得一个项目和一个索引，这些资源足够您测试Pinecone以及运行小型应用程序。尽管入门计划不支持所有Pinecone功能，但当您准备好时，升级是很简单的。

• 如果您更愿意在浏览器中开始，请使用 “Hello, Pinecone!” colab notebook.

1. 安装Pinecone客户端

Pinecone提供了一个简单的REST API，用于与您的向量数据库进行交互。您可以直接使用这个API，也可以使用官方的Pinecone客户端之一：

pip install pinecone-client

当前，Pinecone支持Python客户端和Node.js客户端。有关社区支持的客户端和其他客户端资源，请参阅 Libraries。

2. 获取您的API密钥

您需要一个API密钥和环境名称来对您的Pinecone项目进行API调用。要获取您的密钥和环境，请按照以下步骤操作：

• 打开Pinecone控制台。
• 前往API密钥。
• 复制您的API密钥和环境。

3. 3. 初始化您的连接

使用您的API密钥和环境，初始化您对Pinecone的客户端连接：

import pineconepinecone.init(api_key="YOUR_API_KEY", environment="YOUR_ENVIRONMENT")

备注：
使用API时，每个HTTP请求都必须包含一个指定您的API密钥的Api-Key头，而且您的环境必须在URL中指定。在所有后续的curl示例中，您都会看到这一点。

4. 创建索引

在Pinecone中，你可以在索引中存储向量嵌入。在每个索引中，向量具有相同的维度和用于测量相似度的距离度量。

创建一个名为“quickstart”的索引，该索引使用欧几里得距离度量对8维向量进行最近邻搜索：

pinecone.create_index("quickstart", dimension=8, metric="euclidean")
pinecone.describe_index("quickstart")

5. 插入向量

现在您已经创建了索引，接下来将样本向量插入到两个不同的命名空间中。

命名空间允许您在单个索引中划分向量。尽管这是可选的，但它是加速查询的最佳实践，查询可以通过命名空间进行过滤，同时也符合多租户要求。

1. 创建一个针对“quickstart”索引的客户端实例：

index = pinecone.Index("quickstart")

2. 使用upsert操作将8个8维向量写入2个不同的命名空间：

index.upsert(vectors=[{"id": "vec1", "values": [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]},{"id": "vec2", "values": [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]},{"id": "vec3", "values": [0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3]},{"id": "vec4", "values": [0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4]}],namespace="ns1"
)index.upsert(vectors=[{"id": "vec5", "values": [0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5]},{"id": "vec6", "values": [0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6]},{"id": "vec7", "values": [0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7]},{"id": "vec8", "values": [0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8]}],namespace="ns2"
)

注释：
当插入较大量的数据时，应将数据分批次进行，每批不超过100个向量，通过多次插入请求完成。

6. 检查索引

Pinecone数据库最终是一致的，因此在您的向量对查询可见之前可能会有延迟。使用 describe_index_stats 操作来检查当前向量计数是否与您插入的向量数量相匹配：

index.describe_index_stats()# Returns:
# {'dimension': 8,
#  'index_fullness': 8e-05,
#  'namespaces': {'ns1': {'vector_count': 4}, 'ns2': {'vector_count': 4}},
#  'total_vector_count': 8}

7. 运行相似性搜索

使用您为索引指定的欧几里得距离度量，查询索引中的每个命名空间，以找到与一个示例8维向量最相似的3个向量：

index.query(namespace="ns1",vector=[0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3],top_k=3,include_values=True
)index.query(namespace="ns2",vector=[0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7],top_k=3,include_values=True
)# Returns:
# {'matches': [{'id': 'vec3',
#               'score': 0.0,
#               'values': [0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3]},
#              {'id': 'vec4',
#               'score': 0.0799999237,
#               'values': [0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4]},
#              {'id': 'vec2',
#               'score': 0.0800000429,
#               'values': [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]}],
#  'namespace': 'ns1'}
# {'matches': [{'id': 'vec7',
#               'score': 0.0,
#               'values': [0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7, 0.7]},
#              {'id': 'vec6',
#               'score': 0.0799999237,
#               'values': [0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6, 0.6]},
#              {'id': 'vec8',
#               'score': 0.0799999237,
#               'values': [0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8, 0.8]}],
#  'namespace': 'ns2'}

这是一个简单的例子。随着您对松果的要求增加，您会发现它在巨大的规模上返回低延迟、准确的结果，拥有高达数十亿向量的索引。

8. 清理

入门计划仅允许一个索引，因此一旦你完成了“quickstart”索引，使用 delete_index 操作来删除它：

pinecone.delete_index("quickstart")

代码

https://github.com/zgpeace/pets-name-langchain/tree/develop

参考

https://docs.pinecone.io/docs/quickstart