Pinecone Canopyを使用したインテリジェントアプリケーションの構築：初心者ガイド

Pinecone Canopy：生成AI

の合理化されたRAGフレームワーク AWSとYahooの元研究ディレクターであるEdo Libertyは、AIモデルをベクター検索と組み合わせることの変革力を認識しました。この洞察により、2019年にPineconeが作成されました。これは、最先端のAIアプリケーションへのアクセスを民主化するために設計されたベクトルデータベースです。 この基盤に基づいて、Pineconeは最近、オープンソースの検索拡張ジェネレーション（RAG）フレームワークであるCanopyを発売しました。

Canopyは、複雑なRAGタスクを自動化することにより、生成AIアプリケーションの開発を簡素化します。 これには、チャット履歴の管理、テキストチャンキングと埋め込み、クエリの最適化、コンテキスト取得（迅速なエンジニアリングを含む）、および拡張生成が含まれます。 その結果、生産対応のRAGアプリケーションを展開するための非常に高速かつ簡単なパスが可能です。 Pineconeは、ユーザーが1時間以内にこれを達成できると主張しています。

松ぼっくりキャノピーの重要な機能と利点：

無料ティア：

最大100,000の埋め込み（約1500万語または30,000ページ）までの無料ティアにアクセスします。 無料の埋め込みモデルとLLMが将来のために計画されています。
• 使いやすさ：さまざまなデータ形式（JSONL、Parquet、Plain Text、PDFサポートが近日中に登場）をサポートします。 GPT-4ターボを含むOpenai LLMとのシームレスな統合、および他のLLMSおよび埋め込みモデルの将来のサポート。
• スケーラビリティ：は、規模の信頼性の高い高性能Genaiアプリケーションのために、Pineconeの堅牢なベクトルデータベースをレバレッジします。
柔軟性：
• モジュラーおよび拡張可能な設計により、カスタムアプリケーション開発が可能になります。 REST APIを介してWebサービスとして展開でき、既存のOpenAIアプリケーションに簡単に統合されています。 反復開発：
インタラクティブCLIにより、RAGと非ラグのワークフローを簡単に比較できるようになり、反復開発と評価が促進されます。
• 松ぼっくりキャノピー環境のセットアップ：
• アカウントのセットアップ：
Pinecone StandardまたはEnterpriseアカウントに登録します。 無料のポッドベースのインデックスは、クレジットカードなしで利用できます。 新規ユーザーは、サーバーレスクレジットで100ドルを受け取ります。

1. インストール：

   を使用してキャノピーSDKをインストールします。 仮想環境の使用（例：）が推奨されます。

2. apiキー：Pinecone Console（API Keysセクション）からpip install canopy-sdkを取得します。 次の環境変数を設定します：python3 -m venv canopy-env; source canopy-env/bin/activate、

   、および
（オプション;省略した場合はデフォルトが使用されます）。
3. コマンド（例えば、

   ）を使用します

4. 検証：canopyのインストールを確認します。 インストールの成功には、「Canopy：Ready」メッセージと使用手順が表示されます。

最初の松ぼっくりキャノピープロジェクト：

1. インデックスの作成：を使用して新しいPineconeインデックスを作成し、CLIプロンプトに従ってください。 インデックス名にはcanopy newプレフィックスがあります。canopy--

2. データアップサリオン： を使用してデータをロードし、データディレクトリまたはファイル（JSONL、Parquet、CSV、またはプレーンテキスト）へのパスを指定します。 レコードを作成または上書きするには、canopy upsertを使用します。部分的な記録の変更にはupsertを使用します。 大規模なデータセットの場合、100以下のグループのバッチアップサート。 update

3. サーバーの起動：

   でキャノピーサーバーを起動します。 これにより、チャットアプリケーションとの統合のためにを介してアクセス可能なREST APIが起動します。 canopy start /chat.completion

   キャノピーアーキテクチャ：

Canopyは、3つのコアコンポーネントで構成されています

ナレッジベース：

ラグのデータを準備し、テキストをチャンキングし、松ぼっくりに保存するための埋め込みを作成します。

• コンテキストエンジン：クエリに基づいてPineconeから関連するドキュメントを取得し、LLMのコンテキストを作成します。
• Canopy Chat Engine：チャット履歴、クエリ生成、応答の合成を含む完全なRAGワークフローを管理します。
高度な機能とベストプラクティス：
スケーリング：

スケール松ぼっくりインデックスは、大きなデータセットを処理するために垂直方向に（より多くのリソース）または水平方向に（より多くのマシン）インデックスを拡大します。 名前空間を使用して、効率的なクエリのためにデータを分割します

パフォーマンスの最適化：

ラグのパフォーマンスと精度を最適化するためにデータを準備する際のチャンクサイズを検討してください。
• 結論：
Pinecone Canopyは、RAGアプリケーションを構築するためのユーザーフレンドリーで効率的な方法を提供します。 その合理化されたワークフローと堅牢な機能あらゆるスキルレベルの開発者が、生成AIのRAGの力を活用できるようにします。 さらなる学習と例のために提供されたリンクを調べてください。
• （キャノピーのアーキテクチャを示す図）

以上がPinecone Canopyを使用したインテリジェントアプリケーションの構築：初心者ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。