Pinecone

Realiza upsert de datos embedidos y ejecuta búsquedas de similitud sobre consultas usando Pinecone, una base de datos vectorial gestionada líder en el mercado.

Prerequisitos

1. Registra una cuenta en Pinecone

2. Haz clic en Create index

1. Completa los campos requeridos:

   • Index Name, nombre del índice a crear. (por ejemplo, "flowise-test")

   • Dimensions, tamaño de los vectores a insertar en el índice. (por ejemplo, 1536)

1. Haz clic en Create Index

Configuración

1. Obtén/Crea tu API Key

1. Agrega un nuevo nodo Pinecone al canvas y completa los parámetros:

   • Pinecone Index

   • Pinecone namespace (opcional)

1. Crea una nueva credencial de Pinecone -> Completa el API Key

1. Agrega nodos adicionales al canvas e inicia el proceso de upsert

   • Document puede conectarse con cualquier nodo bajo la categoría Document Loader

   • Embeddings puede conectarse con cualquier nodo bajo la categoría Embeddings

1. Verifica desde el dashboard de Pinecone si los datos se han insertado correctamente:

Recursos

• Integraciones de vectorstore de LangChain con Pinecone

  • Python

  • NodeJS

• Integración de Pinecone con LangChain

• Integración de Pinecone con Flowise

• Clientes oficiales de Pinecone