Membina Aplikasi Pintar dengan Kanopi Pinecone: Panduan Pemula '

Pinecone Canopy: Rangka RAG yang diselaraskan untuk AI Generatif

Edo Liberty, bekas pengarah penyelidikan di AWS dan Yahoo, mengiktiraf kuasa transformatif menggabungkan model AI dengan carian vektor. Wawasan ini membawa kepada penciptaan Pinecone pada tahun 2019, pangkalan data vektor yang direka untuk mendemokrasikan akses kepada aplikasi AI canggih. Membina asas ini, Pinecone baru-baru ini melancarkan Canopy, rangka kerja Generasi Augmented Generasi (RAG).

Canopy memudahkan pembangunan aplikasi AI generatif dengan mengautomasikan tugas RAG yang kompleks. Ini termasuk menguruskan sejarah sembang, teks chunking dan embedding, pengoptimuman pertanyaan, pengambilan konteks (termasuk kejuruteraan segera), dan generasi tambahan. Hasilnya adalah jalan yang lebih cepat dan lebih mudah untuk menggunakan aplikasi RAG yang siap pengeluaran. Pinecone mendakwa pengguna boleh mencapai ini dalam masa kurang dari satu jam.

Ciri -ciri utama dan kelebihan kanopi Pinecone:

• Tahap percuma: Akses peringkat percuma yang menyokong sehingga 100,000 embeddings (kira -kira 15 juta perkataan atau 30,000 halaman). Model Embedding Percuma dan LLM dirancang untuk masa depan.
• kemudahan penggunaan: menyokong pelbagai format data (JSONL, Parquet, teks biasa, dengan sokongan PDF tidak lama lagi). Integrasi lancar dengan OpenAI LLMS, termasuk GPT-4 Turbo, dan sokongan masa depan untuk LLM lain dan model embedding.
• Skalabilitas: memanfaatkan pangkalan data vektor yang kuat Pinecone untuk aplikasi genai yang boleh dipercayai, berprestasi tinggi pada skala.
• fleksibiliti: Reka bentuk modular dan extensible membolehkan pembangunan aplikasi tersuai. Depployable sebagai perkhidmatan web melalui API REST, dan mudah diintegrasikan ke dalam aplikasi OpenAI yang sedia ada.
• Pembangunan iteratif: CLI interaktif membolehkan perbandingan mudah aliran kerja RAG dan bukan RAG, memudahkan pembangunan dan penilaian berulang.

menyediakan persekitaran kanopi pinecone anda:

1. Persediaan Akaun: Daftar untuk standard pinecone atau akaun perusahaan. Indeks berasaskan pod percuma tersedia tanpa kad kredit. Pengguna baru menerima $ 100 dalam kredit tanpa pelayan.

2. Pemasangan: Pasang SDK kanopi menggunakan . Menggunakan persekitaran maya (mis., pip install canopy-sdk) disyorkan. python3 -m venv canopy-env; source canopy-env/bin/activate

3. Kekunci API: Dapatkan anda dari konsol pinecone (bahagian kekunci API). Tetapkan pembolehubah persekitaran berikut: PINECONE_API_KEY, OPENAI_API_KEY, dan INDEX_NAME (pilihan; lalai digunakan jika ditinggalkan). Gunakan CANOPY_CONFIG_FILE perintah (mis., export). export PINECONE_API_KEY="<your_api_key>"</your_api_key>

4. Pengesahan: Sahkan pemasangan dengan canopy. Pemasangan yang berjaya memaparkan arahan "kanopi: siap" mesej dan penggunaan.

projek kanopi pinecone pertama anda:

1. Penciptaan indeks: Buat indeks pinecone baru menggunakan canopy new dan ikuti arahan CLI. Nama indeks akan mempunyai awalan canopy--.

2. Data Upsertion: Load Data menggunakan canopy upsert, menentukan laluan ke direktori atau fail data anda (JSONL, PARQUET, CSV, atau TEXT PLAIN). Gunakan upsert untuk menulis atau menimpa rekod; Gunakan update untuk pengubahsuaian rekod separa. Untuk dataset yang besar, batch upsert dalam kumpulan 100 atau kurang.

3. Pelancaran pelayan: Mulakan pelayan kanopi dengan canopy start. Ini melancarkan API REST yang boleh diakses melalui /chat.completion untuk integrasi dengan aplikasi sembang.

Senibina Canopy:

kanopi terdiri daripada tiga komponen teras:

• Pangkalan Pengetahuan: Menyediakan data untuk kain, teks chunking dan membuat embeddings untuk penyimpanan dalam pinecone.
Enjin konteks
• : mengambil dokumen yang relevan dari pinecone berdasarkan pertanyaan, mewujudkan konteks untuk LLM.
• Enjin sembang kanopi: Menguruskan aliran kerja RAG lengkap, termasuk sejarah sembang, penjanaan pertanyaan, dan sintesis tindak balas.

Ciri -ciri Lanjutan dan Amalan Terbaik:

• skala: Indeks pinecone skala secara menegak (lebih banyak sumber) atau mendatar (lebih banyak mesin) untuk mengendalikan dataset besar. Gunakan ruang nama untuk memisahkan data untuk pertanyaan yang cekap.
• Pengoptimuman Prestasi: Pertimbangkan saiz chunk semasa menyediakan data untuk mengoptimumkan prestasi dan ketepatan RAG.

Kesimpulan:

Pinecone Canopy menyediakan cara yang mesra pengguna dan cekap untuk membina aplikasi RAG. Aliran kerja yang diperkemas dan ciri -ciri yang mantap memperkuat pemaju semua tahap kemahiran untuk memanfaatkan kuasa kain untuk AI generatif. Terokai pautan yang disediakan untuk pembelajaran dan contoh selanjutnya. (rajah menunjukkan seni bina kanopi)

Atas ialah kandungan terperinci Membina Aplikasi Pintar dengan Kanopi Pinecone: Panduan Pemula '. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!