# Pinecone
## 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. Añade un nuevo nodo **Pinecone** al canvas y completa los parámetros:
* Pinecone Index
* Pinecone namespace (opcional)
Nodo Pinecone
3. Crea una nueva credencial de Pinecone -> Completa el **API Key**
4. Añade nodos adicionales al canvas e inicia el proceso de upsert
* **Document** puede conectarse con cualquier nodo bajo la categoría [**Document Loader**](https://docs.flowiseai.com/espanol/documentacion-oficial/integraciones/langchain/document-loaders)
Los document loaders y text splitters para LlamaIndex aún no están disponibles, pero usar uno de los disponibles en LangChain permitirá realizar consultas con LlamaIndex de manera normal.
\- \*\*Embeddings\*\* puede conectarse con cualquier nodo bajo la categoría \[\*\*Embeddings\*\*]\(../embeddings/)
5. Verifica en el [dashboard de Pinecone](https://app.pinecone.io) que los datos se han insertado correctamente:
