Complemento Pinecone

El complemento Pinecone proporciona implementaciones de indexador y recuperador que usan la base de datos de vectores en la nube de Pinecone.

Instalación

npm i --save genkitx-pinecone

Configuración

Para usar este complemento, especifícalo cuando inicialices Genkit:

import { genkit } from 'genkit';
import { pinecone } from 'genkitx-pinecone';

const ai = genkit({
  plugins: [
    pinecone([
      {
        indexId: 'bob-facts',
        embedder: textEmbedding004,
      },
    ]),
  ],
});

Debes especificar un ID de índice de Pinecone y el modelo de incorporación que deseas usar.

Además, debes configurar Genkit con tu clave de API de Pinecone. Existen dos maneras de hacerlo:

• Configura la variable de entorno PINECONE_API_KEY.

• Especificarlo en el parámetro opcional clientParams:

  clientParams: {
    apiKey: ...,
  }
  

  El valor de este parámetro es un objeto PineconeConfiguration, que se pasa al cliente de Pinecone. Puedes usarlo para pasar cualquier parámetro que admita el cliente.

Uso

Importa referencias de recuperador y de indexador de la siguiente manera:

import { pineconeRetrieverRef } from 'genkitx-pinecone';
import { pineconeIndexerRef } from 'genkitx-pinecone';

Luego, usa estas referencias con ai.retrieve() y ai.index():

// To use the index you configured when you loaded the plugin:
let docs = await ai.retrieve({ retriever: pineconeRetrieverRef, query });

// To specify an index:
export const bobFactsRetriever = pineconeRetrieverRef({
  indexId: 'bob-facts',
});
docs = await ai.retrieve({ retriever: bobFactsRetriever, query });

// To use the index you configured when you loaded the plugin:
await ai.index({ indexer: pineconeIndexerRef, documents });

// To specify an index:
export const bobFactsIndexer = pineconeIndexerRef({
  indexId: 'bob-facts',
});
await ai.index({ indexer: bobFactsIndexer, documents });

Consulta la página de generación mejorada de recuperación para ver un debate general sobre los indexadores y recuperadores.