PineconeUtils
v0.0.4
PineconeUtils هي وحدة بيثون مصممة للتعامل ومعالجة البيانات للتضمين والفهرسة باستخدام خدمات Pinecone و Cohere و Openai. تجعل وحدة الأداة المساعدة هذه سهلة التحميل ، وقطعها ، وإعدادها ، وتراجع البيانات في فهرس Pinecone ، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتضمن تضمين النص والاسترجاع (RAG).
.txt و .docx و .pdf .لتثبيت pineconeutils ، يمكنك استخدام PIP:
pip install pineconeutilsإليك مثال سريع على كيفية استخدام pineconeutils:
أولاً ، تأكد من أن لديك مفاتيح API الضرورية ومعلومات الإعداد:
pinecone_api_key = " your_pinecone_api_key "
cohere_api_key = " your_cohere_api_key "
openai_api_key = " your_openai_api_key "
index_name = " your_index_name "
namespace_id = " your_namespace_id "تحميل البيانات من تنسيق الملف المدعوم:
from pineconeutils import PineconeUtils
# Create instance of PineconeUtils
pinecone = PineconeUtils(pinecone_api_key=pinecone_api_key, openai_api_key=openai_api_key,cohere_api_key =cohere_api_key, index_name=index_name, namespace_id=namespace_id)
path = " path_to_your_file.docx "
data = pinecone.load_data(path)
print( " Loaded Data: " , data)chunks = pinecone.chunk_data(data, chunk_size=100, chunk_overlap=10)
print( " Data Chunks: " , chunks)
prepared_data = pinecone.prepare_data(chunks, model= " text-embedding-ada-002 " , service= " openai " )chunks = pinecone.chunk_data(data, chunk_size=100, chunk_overlap=10)
print( " Data Chunks: " , chunks)
prepared_data = pinecone.prepare_data(chunks, model= " embed-english-v3.0 " , service= " cohere " ,input_type= " search_document " )لمعرفة المزيد حول التضمينات المتصاعدة: Cohere التضمينات
successful = pinecone.upsert_data(prepared_data)
print( " Data upsertion was " , " successful " if successful else " unsuccessful " )للمساهمة في تطوير pineconeutils ، يمكنك استنساخ المستودع وتقديم طلبات السحب.
إذا واجهت أي مشكلات أو لديك أسئلة ، فيرجى تقديم مشكلة على مستودع GitHub.
تم ترخيص هذا المشروع بموجب ترخيص معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا - راجع ملف الترخيص للحصول على التفاصيل.
