조대협의 블로그

ChatGPT에서 Pinecone 에 저장된 문서를 기반으로 답변하기 조대협 (http://bcho.tistory.com) 지난 글에서 간단한 Pinecone의 사용방법에 대해서 알아보았다. 이번글에서는 텍스트를 임베딩하여 Pinecone에 저장하고, 이를 검색하는 방법에 대해서 소개한다. import pinecone import os import openai # Set your OpenAI API key openai.api_key = "{your API Key}" input_directory = "./golf_rule_paragraph" def extract_info_from_file(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: #..

ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #3 Pinecone 둘러보기 조대협 (http://bcho.tistory.com) Pinecone은 클라우드 매니지드 벡터 데이터 베이스로 구글,Azure,AWS 클라우드를 모두 지원한다. 여러가지 인스턴스 타입이 있으며, 최대 4천만 벡터까지 저장이 가능하다. 개발/테스트를 위한 프리티어가 있고 API키만 발급 받으면 손쉽게 사용할 수 있기 때문에, Langchain, ChatGPT와 함께 많이 사용되고 있다. 오늘은 Pinecone을 사용하는 방법에 대해서 알아보도록 한다. 먼저 pinecone.io 사이트에 접속해서 우측 상단의 Sign up 메뉴를 이용하여 회원 가입을 한후에, 사이트에 로그인한다. 로그인 후에 ..