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# 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](https://app.pinecone.io/)
2. Haz clic en **Create index**
3. 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)
4. Haz clic en **Create Index**
## Configuración
1. Obtén/Crea tu **API Key**
2. Agrega un nuevo nodo **Pinecone** al canvas y completa los parámetros:
* Pinecone Index
* Pinecone namespace (opcional)
3. Crea una nueva credencial de Pinecone -> Completa el **API Key**
4. Agrega nodos adicionales al canvas e inicia el proceso de upsert
* **Document** puede conectarse con cualquier nodo bajo la categoría [**Document Loader**](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/document-loaders.md)
* **Embeddings** puede conectarse con cualquier nodo bajo la categoría [**Embeddings**](/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/embeddings.md)
5. Verifica desde el [dashboard de Pinecone](https://app.pinecone.io) si los datos se han insertado correctamente:
## Recursos
* Integraciones de vectorstore de LangChain con Pinecone
* [Python](https://python.langchain.com/v0.2/docs/integrations/providers/pinecone/)
* [NodeJS](https://js.langchain.com/v0.2/docs/integrations/vectorstores/pinecone)
* [Integración de Pinecone con LangChain](https://docs.pinecone.io/integrations/langchain)
* [Integración de Pinecone con Flowise](https://docs.pinecone.io/integrations/flowise)
* [Clientes oficiales de Pinecone](https://docs.pinecone.io/reference/pinecone-clients)
