使用Pinecone Canopy構建智能應用：初學者指南

Pinecone Canopy：生成Ai Edo Liberty認識到將AI模型與矢量搜索相結合的變革力量。這種見解導致了2019年Pinecone的創建，這是一個旨在使訪問最先進AI應用程序的媒介數據庫。 Pinecone在這個基礎的基礎上，最近推出了Canopy，這是一個開源檢索增強一代（RAG）框架。 冠層通過使復雜的抹布任務自動化來簡化生成AI應用程序的開發。 這包括管理聊天歷史記錄，文本塊和嵌入，查詢優化，上下文檢索（包括及時的工程）以及增強生成。 結果是部署準備生產的破布應用程序的速度更快，更容易。 Pinecone聲稱用戶可以在一個小時內實現這一目標。

> Pinecone Canopy的關鍵特徵和優勢：

免費級別：訪問免費層的免費層，最多可容納100,000個嵌入（約1500萬個單詞或30,000頁）。 未來計劃免費嵌入模型和LLM。

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• >易用性：支持各種數據格式（JSONL，PARQUET，純文本，PDF支持即將推出）。 與OpenAI LLM的無縫集成，包括GPT-4 Turbo，以及對其他LLM和嵌入模型的未來支持。 >
可伸縮性：
• 利用Pinecone的魯棒向量數據庫，以規模為可靠，高性能的Genai應用。 >
靈活性：
• 模塊化和可擴展設計允許自定義應用程序開發。 可通過REST API部署為Web服務，並輕鬆地集成到現有的OpenAI應用程序中。 迭代開發：互動CLI可以輕鬆地比較抹布和非剝離工作流程，從而促進迭代開發和評估。
• 設置Pinecone Canopy環境：
• > 帳戶設置：註冊Pinecone標准或企業帳戶。 沒有信用卡的免費基於POD的索引。 新用戶獲得100美元的無服務器信用。
>

安裝：
1. 使用

   安裝冠層SDK。 建議使用虛擬環境（例如，）。

2. API鍵：

   從Pinecone控制台（API Keys部分）獲取您的。 設置以下環境變量：>，pip install canopy-sdk和python3 -m venv canopy-env; source canopy-env/bin/activate（如果省略，則使用默認值）。 使用

   命令（例如，
）。

4. 驗證：使用canopy驗證安裝。 成功的安裝顯示“ Canopy：Ready”消息和使用說明。

>您的第一個Pinecone Canopy項目：

1. 索引創建：使用創建一個新的松果索引，然後遵循CLI提示。 索引名稱將具有一個前綴。 canopy new canopy--

>
2. 數據上升：

   >使用加載數據，指定數據目錄或文件的路徑（JSONL，Parquet，CSV或純文本）。 使用編寫或覆蓋記錄；使用canopy upsert進行部分記錄修改。 對於大型數據集，以100或更少的組為單位。 upsert> update

3. >服務器啟動：

   使用啟動Canopy Server。 這將啟動可通過訪問的REST API，以與聊天應用程序集成。 > canopy start /chat.completion

   冠層體系結構：

冠層包括三個核心組件：

知識庫：

準備抹布的數據，文本塊並創建用於Pinecone中的存儲的嵌入。
• 基於查詢，從Pinecone中檢索相關文檔，為LLM創建上下文。 冠層聊天引擎：
管理完整的抹布工作流程，包括聊天歷史記錄，查詢生成和響應綜合。
• 高級功能和最佳實踐：
• 縮放：
縮放鬆果索引（更多資源）或水平（更多的機器）來處理大型數據集。 使用名稱空間來分區數據以進行有效的查詢。

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性能優化：

在準備數據時考慮塊尺寸以優化抹布性能和準確性。
• 結論：
Pinecone Canopy提供了一種用戶友好，有效的方法來構建抹布應用程序。 它簡化的工作流程和強大的功能使所有技能水平的開發人員都充分利用抹布的力量為生成AI。 探索提供的鏈接以進行進一步的學習和示例。
• （顯示Canopy的體系結構的圖）

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