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Pinecone 是一个向量数据库,为全球一些最优秀的公司提供 AI 动力支持。 本指南提供了开始使用 Pinecone 向量存储的快速概览。有关所有 PineconeStore 功能和配置的详细文档,请访问 API 参考

概览

集成详情

设置

要使用 Pinecone 向量存储,您需要创建一个 Pinecone 账户、初始化一个索引,并安装 @langchain/pinecone 集成包。您还需要安装 官方 Pinecone SDK 以初始化一个客户端,并将其传递给 PineconeStore 实例。 本指南还将使用 OpenAI 嵌入,这需要您安装 @langchain/openai 集成包。如果您愿意,也可以使用其他支持的嵌入模型

凭证

注册一个 Pinecone 账户并创建一个索引。确保维度与您要使用的嵌入的维度匹配(OpenAI 的 text-embedding-3-small 默认为 1536)。完成此操作后,设置 PINECONE_INDEXPINECONE_API_KEY 和(可选)PINECONE_ENVIRONMENT 环境变量:
如果您在本指南中使用 OpenAI 嵌入,您还需要设置您的 OpenAI 密钥:
如果您想获得模型调用的自动跟踪,也可以通过取消注释以下内容来设置您的 LangSmith API 密钥:

实例化

管理向量存储

向向量存储添加项目

注意: 添加文档后,它们需要一点时间才能变得可查询。

从向量存储中删除项目

查询向量存储

一旦您的向量存储已创建并且相关文档已添加,您很可能希望在链或代理运行期间对其进行查询。

直接查询

执行简单的相似性搜索可以如下进行:
如果您想执行相似性搜索并接收相应的分数,可以运行:

通过转换为检索器进行查询

您也可以将向量存储转换为 检索器,以便在您的链中更轻松地使用。

用于检索增强生成

有关如何将此向量存储用于检索增强生成 (RAG) 的指南,请参阅以下部分:

API 参考

有关所有 PineconeStore 功能和配置的详细文档,请访问 API 参考