Pinecone
Usar banco de dados vetorial Pinecone
Pinecone é um banco de dados vetorial projetado para construir aplicações de busca vetorial de alto desempenho. Ele permite armazenamento eficiente, gerenciamento e busca por similaridade de embeddings vetoriais de alta dimensão, tornando-o ideal para aplicações de IA que requerem capacidades de busca semântica.
Com o Pinecone, você pode:
- Armazenar embeddings vetoriais: Gerenciar eficientemente vetores de alta dimensão em escala
- Realizar busca por similaridade: Encontrar os vetores mais similares a um vetor de consulta em milissegundos
- Construir busca semântica: Criar experiências de busca baseadas em significado ao invés de palavras-chave
- Implementar sistemas de recomendação: Gerar recomendações personalizadas baseadas em similaridade de conteúdo
- Implantar modelos de machine learning: Operacionalizar modelos de ML que dependem de similaridade vetorial
- Escalar perfeitamente: Lidar com bilhões de vetores com desempenho consistente
- Manter índices em tempo real: Atualizar seu banco de dados vetorial em tempo real conforme novos dados chegam
No ZippyVendas, a integração com Pinecone permite que seus agentes aproveitem capacidades de busca vetorial programaticamente como parte de seus workflows. Isso permite cenários sofisticados de automação que combinam processamento de linguagem natural com busca e recuperação semântica. Seus agentes podem gerar embeddings a partir de texto, armazenar esses vetores em índices Pinecone e realizar buscas por similaridade para encontrar as informações mais relevantes. Esta integração preenche a lacuna entre seus workflows de IA e infraestrutura de busca vetorial, permitindo recuperação de informações mais inteligente baseada em significado semântico ao invés de correspondência exata de palavras-chave. Ao conectar o ZippyVendas com Pinecone, você pode criar agentes que entendem contexto, recuperam informações relevantes de grandes conjuntos de dados e entregam respostas mais precisas e personalizadas aos usuários - tudo sem exigir gerenciamento complexo de infraestrutura ou conhecimento especializado de bancos de dados vetoriais.
Integrar Pinecone ao workflow. Pode gerar embeddings, inserir texto, buscar com texto, buscar vetores e buscar com vetores.
Gerar embeddings a partir de texto usando Pinecone
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|
model | string | Sim | Modelo a ser usado para gerar embeddings |
inputs | array | Sim | Array de entradas de texto para gerar embeddings |
apiKey | string | Sim | Chave de API Pinecone |
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|
data | array | Dados de embeddings gerados com valores e tipo de vetor |
model | string | Modelo usado para gerar embeddings |
vector_type | string | Tipo de vetor gerado (denso/esparso) |
usage | object | Estatísticas de uso para geração de embeddings |
Inserir ou atualizar registros de texto em um índice Pinecone
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|
indexHost | string | Sim | URL completa do host do índice Pinecone |
namespace | string | Sim | Namespace para inserir registros |
records | array | Sim | Registro ou array de registros para inserir, cada um contendo _id, texto e metadados opcionais |
apiKey | string | Sim | Chave de API Pinecone |
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|
statusText | string | Status da operação de inserção |
upsertedCount | number | Número de registros inseridos com sucesso |
Buscar por texto similar em um índice Pinecone
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|
indexHost | string | Sim | URL completa do host do índice Pinecone |
namespace | string | Não | Namespace para buscar |
searchQuery | string | Sim | Texto para buscar |
topK | string | Não | Número de resultados a retornar |
fields | array | Não | Campos a retornar nos resultados |
filter | object | Não | Filtro a aplicar na busca |
rerank | object | Não | Parâmetros de re-ranqueamento |
apiKey | string | Sim | Chave de API Pinecone |
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|
matches | array | Resultados da busca com ID, pontuação e metadados |
Buscar por vetores similares em um índice Pinecone
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|
indexHost | string | Sim | URL completa do host do índice Pinecone |
namespace | string | Não | Namespace para buscar |
vector | array | Sim | Vetor para buscar |
topK | number | Não | Número de resultados a retornar |
filter | object | Não | Filtro a aplicar na busca |
includeValues | boolean | Não | Incluir valores vetoriais na resposta |
includeMetadata | boolean | Não | Incluir metadados na resposta |
apiKey | string | Sim | Chave de API Pinecone |
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|
matches | array | Resultados da busca vetorial com ID, pontuação, valores e metadados |
namespace | string | Namespace onde a busca foi realizada |
Buscar vetores por ID de um índice Pinecone
| Parâmetro | Tipo | Obrigatório | Descrição |
|---|
indexHost | string | Sim | URL completa do host do índice Pinecone |
ids | array | Sim | Array de IDs de vetores para buscar |
namespace | string | Não | Namespace para buscar vetores |
apiKey | string | Sim | Chave de API Pinecone |
| Parâmetro | Tipo | Descrição |
|---|
matches | array | Vetores buscados com ID, valores, metadados e pontuação |
- Categoria:
tools
- Tipo:
pinecone
