Erstellen intelligenter Anwendungen mit Pnecone -Baldachin: Ein Anfängerhandbuch für Anfänger

Pnecone Canopy: Ein optimiertes RAG -Framework für generative Ai

Edo Liberty, ehemaliger Forschungsdirektor bei AWS und Yahoo, erkannte die transformative Kraft, KI -Modelle mit Vektorsuche zu kombinieren. Diese Einsicht führte zur Schaffung von Pinecone im Jahr 2019, einer Vektor-Datenbank, mit der der Zugriff auf hochmoderne KI-Anwendungen demokratisieren soll. Aufbauend auf dieser Stiftung hat Pinecone kürzlich Canopy auf den Markt gebracht, ein Rahmen der Open-Source Retrieval Augmented Generation (RAG).

Canopy vereinfacht die Entwicklung generativer AI -Anwendungen durch Automatisierung komplexer Lappenaufgaben. Dies beinhaltet das Verwalten von Chat -Historien, das Treffer und die Einbettung, die Abfrageoptimierung, das Kontextabruf (einschließlich promptem Engineering) und die Augmented -Generation. Das Ergebnis ist ein deutlich schnellerer und einfacherer Weg zum Bereitstellen von Produktionsanpassungsanwendungen. Pinecone behauptet, Benutzer können dies in weniger als einer Stunde erreichen.

Schlüsselmerkmale und Vorteile von Pnecone Canopy:

• Kostenlose Stufe: Zugriff auf eine kostenlose Stufe, die bis zu 100.000 Einbettungen (ca. 15 Millionen Wörter oder 30.000 Seiten) unterstützt. Freie Einbettungsmodelle und LLMs sind für die Zukunft geplant.
• Benutzerfreundlichkeit: unterstützt verschiedene Datenformate (JSONL, Parquet, einfacher Text, wobei die PDF -Unterstützung in Kürze kommt). Nahlose Integration in OpenAI LLMs, einschließlich GPT-4-Turbo und zukünftige Unterstützung für andere LLMs und einbettende Modelle.
• Skalierbarkeit: nutzt die robuste Vektordatenbank von Pnecone für zuverlässige Genai-Anwendungen mit leistungsstarken Genau.
• Flexibilität: modulares und erweiterbares Design ermöglicht eine benutzerdefinierte Anwendungsentwicklung. Bereitstellbar als Webdienst über eine REST -API und leicht in vorhandene OpenAI -Anwendungen integriert.
• iterative Entwicklung: Eine interaktive CLI ermöglicht einen einfachen Vergleich von RAG- und Nicht-RAG-Workflows, was die iterative Entwicklung und Bewertung erleichtert.

Einrichten Ihrer Pnecone Canopy -Umgebung:

1. Konto Setup: Registrieren Sie sich für ein Pnecone -Standard- oder Enterprise -Konto. Ein kostenloser Pod-basierter Index ist ohne Kreditkarte verfügbar. Neue Benutzer erhalten 100 US -Dollar in serverlosen Credits.

2. Installation: Installieren Sie den Canopy SDK mit pip install canopy-sdk. Die Verwendung einer virtuellen Umgebung (z. B. python3 -m venv canopy-env; source canopy-env/bin/activate) wird empfohlen.

3. API -Schlüssel: Erhalten Sie Ihr PINECONE_API_KEY aus der Pinecone -Konsole (API -Schlüsselabschnitt). Legen Sie die folgenden Umgebungsvariablen ein: OPENAI_API_KEY, INDEX_NAME und CANOPY_CONFIG_FILE (optional; Standards werden verwendet, wenn es weggelassen wird). Verwenden Sie export Befehle (z. B. export PINECONE_API_KEY="<your_api_key>"</your_api_key>).

4. Überprüfung: Die Installation mit canopy überprüfen. Eine erfolgreiche Installation zeigt eine "Baldachin: Ready" -Meldung und Verwendungsanweisungen an.

Ihr erstes Pnecone Canopy -Projekt:

1. Indexerstellung: Erstellen Sie einen neuen Pinecone -Index mit canopy new und folgen Sie den CLI -Eingabeaufforderungen. Der Indexname hat ein canopy-- Präfix.

2. Datenaufbauten: Daten mithilfe canopy upsert laden Sie den Pfad zu Ihrem Datenverzeichnis oder Ihren Dateien (JSONL, Parquet, CSV oder einfacher Text). Verwenden Sie upsert, um Datensätze zu schreiben oder zu überschreiben. Verwenden Sie update für teilweise Datensatzänderungen. Für große Datensätze stapeln Sie sich in Gruppen von 100 oder weniger.

3. Server -Start: Starten Sie den Canopy -Server mit canopy start. Dies startet eine REST -API, die über /chat.completion zur Integration mit Chat -Anwendungen zugänglich ist.

Canopy -Architektur:

Canopy umfasst drei Kernkomponenten:

• Wissensbasis: Bereitet Daten für Lappen, Knochen des Textes und Erstellen von Einbettungen zur Speicherung in Tinecone.
.
• Context Engine:
ruft relevante Dokumente von Pnecone basierend auf Abfragen ab, wodurch der Kontext für die LLM erstellt wird.
• Canopy Chat Engine:
verwaltet den vollständigen Lag -Workflow, einschließlich Chat -Historie, Abfragegenerierung und Antwortsynthese.

Erweiterte Funktionen und Best Practices:

• Skalierung:
skalieren Sie die Pinecone -Indizes vertikal (mehr Ressourcen) oder horizontal (mehr Maschinen), um große Datensätze zu verarbeiten. Verwenden Sie Namespaces, um Daten für eine effiziente Abfrage zu partitionieren.
• Leistungsoptimierung:
Betrachten Sie die Chunk -Größe beim Vorbereiten von Daten zur Optimierung der Lag -Leistung und -genauigkeit.

Schlussfolgerung:

Pnecone Canopy bietet eine benutzerfreundliche und effiziente Möglichkeit, Lappenanwendungen zu erstellen. Sein optimierter Workflow und der robuste Merkmal ermöglichen Entwicklern aller Fähigkeiten, um die Kraft von Lappen für generative KI zu nutzen. Untersuchen Sie die bereitgestellten Links für weitere Lernen und Beispiele. (Diagramm mit der Architektur von Canopy)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen intelligenter Anwendungen mit Pnecone -Baldachin: Ein Anfängerhandbuch für Anfänger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!