pinecone client
v2.0.0
Pinecone.io Vectorデータベースの非公式のフェッチベースのクライアントは、優れたタイプスクリプトサポートを備えています。
Pineconeは最近、同様のクライアントをリリースしました。完全にタイプされたメタデータについてうるさくない場合、それは素晴らしい選択肢です。
import { PineconeClient } from 'pinecone-client' ;
// Specify the type of your metadata
type Metadata = { size : number , tags ?: string [ ] | null } ;
// Instantiate a client
const pinecone = new PineconeClient < Metadata > ( { namespace : 'test' } ) ;
// Upsert vectors with metadata.
await pinecone . upsert ( {
vectors : [
{ id : '1' , values : [ 1 , 2 , 3 ] , metadata : { size : 3 , tags : [ 'a' , 'b' , 'c' ] } } ,
{ id : '2' , values : [ 4 , 5 , 6 ] , metadata : { size : 10 , tags : null } } ,
] ,
} ) ;
// Query vectors with metadata filters.
const { matches } = await pinecone . query ( {
topK : 2 ,
id : '2' ,
filter : { size : { $lt : 20 } } ,
includeMetadata : true ,
} ) ;
// typeof matches = {
// id: string;
// score: number;
// metadata: Metadata;
// }[]; 警告:このパッケージはネイティブESMであり、CommonJSエクスポートを提供しなくなりました。プロジェクトがCommonJSを使用する場合、ESMに変換するか、動的import()関数を使用する必要があります。 CommonJS / ESMに関する質問について問題を開かないでください。
ランタイム
npm install pinecone-client import { PineconeClient } from 'pinecone-client' ;
const pinecone = new PineconeClient ( { /* ... */ } ) ; インストールしたら、API呼び出しを行うには、 PineconeClientクラスのインスタンスを作成する必要があります。
import { PineconeClient } from 'pinecone-client' ;
// A type representing your metadata
type Metadata = { } ;
const pinecone = new PineconeClient < Metadata > ( {
apiKey : '<your api key>' ,
baseUrl : '<your index url>' ,
namespace : 'testing' ,
} ) ;ApikeyとBaseurlの両方はオプションであり、次の環境変数から読み取ります。
process.env.PINECONE_API_KEYprocess.env.PINECONE_BASE_URLクライアントは、同じメソッド名とパラメーターを使用して、Pinecone APIからのすべてのベクトル操作をサポートします。また、インデックスの作成と削除をサポートします。
Pineconeドキュメントへのリンクを使用した詳細なドキュメントについては、ソースコードを参照してください。
pinecone.delete()pinecone.describeIndexStats()pinecone.fetch()pinecone.query()pinecone.update()pinecone.upsert()pinecone.createIndex()pinecone.deleteIndex()また、E2Eテストでより多くの使用方法を見つけることもできます。