Bâtiment des applications intelligentes avec une canopée de pince: un guide débutant & # x27;

canopée de pinone: un cadre de chiffon rationalisé pour Generative Ai

Edo Liberty, ancien directeur de recherche chez AWS et Yahoo, a reconnu le pouvoir transformateur de combiner les modèles d'IA avec la recherche vectorielle. Cette idée a conduit à la création de Pinecone en 2019, une base de données vectorielle conçue pour démocratiser l'accès aux applications d'IA de pointe. S'appuyant sur cette fondation, Pinecone a récemment lancé une Canopy, un cadre de génération augmentée de récupération open source (RAG).

La canopée simplifie le développement d'applications d'IA génératives en automatisant des tâches de chiffon complexes. Cela comprend la gestion de l'historique des discussions, le groupe de texte et l'intégration, l'optimisation des requêtes, la récupération de contexte (y compris l'ingénierie rapide) et la génération augmentée. Le résultat est un chemin beaucoup plus rapide et plus facile pour déployer des applications de chiffon prête pour la production. PineCone affirme que les utilisateurs peuvent y parvenir en moins d'une heure.

Caractéristiques clés et avantages de la canopée de pince:

• Tier gratuit: Accédez à un niveau gratuit prenant en charge jusqu'à 100 000 intérêts (environ 15 millions de mots ou 30 000 pages). Des modèles d'intégration gratuits et des LLM sont prévus pour l'avenir.
• Facilité d'utilisation: prend en charge divers formats de données (JSONL, parquet, texte brut, avec le support PDF à venir bientôt). Intégration transparente avec les LLM Openai, y compris GPT-4 Turbo, et la prise en charge future pour d'autres LLM et les modèles d'intégration.
• Évolutivité: exploite la base de données vectorielle robuste de Pinecone pour des applications Genai fiables et haute performance à grande échelle.
• Flexibilité: La conception modulaire et extensible permet le développement des applications personnalisées. Déployable en tant que service Web via une API REST, et facilement intégré dans les applications OpenAI existantes.
• Développement itératif: Une CLI interactive permet une comparaison facile des flux de travail RAG et non-RAG, facilitant le développement itératif et l'évaluation.

Configuration de votre environnement de canopée de pignon:

1. Configuration du compte: Inscrivez-vous à un compte de norme ou d'entreprise PineCone. Un index gratuit basé sur POD est disponible sans carte de crédit. Les nouveaux utilisateurs reçoivent 100 $ en crédits sans serveur.

2. Installation: Installez le SDK de la canopée à l'aide de pip install canopy-sdk. L'utilisation d'un environnement virtuel (par exemple, python3 -m venv canopy-env; source canopy-env/bin/activate) est recommandée.

3. touches API: Obtenez votre PINECONE_API_KEY à partir de la console de poireau (section des touches API). Définissez les variables d'environnement suivantes: OPENAI_API_KEY, INDEX_NAME et CANOPY_CONFIG_FILE (facultatives; par défaut sont utilisés s'ils sont omis). Utiliser export Commandes (par exemple, export PINECONE_API_KEY="<your_api_key>"</your_api_key>).

4. Vérification: Vérifiez l'installation avec canopy. L'installation réussie affiche un message «Prêt» et des instructions d'utilisation.

Votre premier projet de canopée de canie PineCone:

1. Création d'index: Créez un nouvel index de pinone à l'aide de canopy new et suivez les invites CLI. Le nom d'index aura un préfixe canopy--.

2. Upsertion de données: Chargez des données à l'aide de canopy upsert, en spécifiant le chemin d'accès à votre répertoire de données ou à vos fichiers (JSONL, Parquet, CSV ou texte brut). Utiliser upsert pour écrire ou écraser les enregistrements; Utilisez update pour les modifications d'enregistrement partielles. Pour les grands ensembles de données, le lot de lots en groupes de 100 ou moins.

3. Lancement du serveur: Démarrez le serveur de canopée avec canopy start. Cela lance une API REST accessible via /chat.completion pour l'intégration avec les applications de chat.

Architecture de la canopée:

La canopée comprend trois composants centraux:

• Base de connaissances: Prépare des données pour le chiffon, la chasse au texte et la création d'incorporation pour le stockage dans Pinecone.
• Moteur de contexte: récupère les documents pertinents de PineCone en fonction des requêtes, créant un contexte pour le LLM.
• Moteur de chat à canopée: gère le flux de travail complet, y compris l'historique de chat, la génération de requêtes et la synthèse de réponse.

Caractéristiques avancées et meilleures pratiques:

• Échelle: Échelle Pinecone index verticalement (plus de ressources) ou horizontalement (plus de machines) pour gérer de grands ensembles de données. Utilisez des espaces de noms pour partitionner les données pour une requête efficace.
• Optimisation des performances: Considérons la taille du morceau lors de la préparation des données pour optimiser les performances et la précision des chiffons.

Conclusion:

La canopée Pinecone fournit un moyen convivial et efficace de créer des applications de chiffon. Son flux de travail rationalisé et ses fonctionnalités robustes permettent aux développeurs de tous niveaux de tirer parti de la puissance de RAG pour une IA générative. Explorez les liens fournis pour plus d'apprentissage et des exemples. (Diagramme montrant l'architecture de la canopée)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!