Pinecone

Pineconeは、高性能なベクトル検索アプリケーションを構築するために設計されたベクトルデータベースです。高次元ベクトル埋め込みの効率的な保存、管理、類似性検索を可能にし、セマンティック検索機能を必要とするAIアプリケーションに最適です。

Pineconeを使用すると、以下のことが可能です：

ベクトル埋め込みの保存: 大規模な高次元ベクトルを効率的に管理
類似性検索の実行: クエリベクトルに最も類似したベクトルをミリ秒単位で検索
セマンティック検索の構築: キーワードではなく意味に基づいた検索体験を作成
レコメンデーションシステムの実装: コンテンツの類似性に基づいたパーソナライズされた推奨を生成
機械学習モデルのデプロイ: ベクトル類似性に依存するMLモデルを運用化
シームレスなスケーリング: 一貫したパフォーマンスで数十億のベクトルを処理
リアルタイムインデックスの維持: 新しいデータが到着するとリアルタイムでベクトルデータベースを更新

Simでは、Pineconeの統合により、エージェントがワークフローの一部としてベクトル検索機能をプログラム的に活用できるようになります。これにより、自然言語処理とセマンティック検索・取得を組み合わせた高度な自動化シナリオが可能になります。エージェントはテキストからエンベディングを生成し、これらのベクトルをPineconeインデックスに保存し、類似性検索を実行して最も関連性の高い情報を見つけることができます。この統合により、AIワークフローとベクトル検索インフラストラクチャの間のギャップが埋まり、正確なキーワードマッチングではなく意味的な理解に基づいたよりインテリジェントな情報検索が可能になります。SimとPineconeを接続することで、コンテキストを理解し、大規模なデータセットから関連情報を取得し、ユーザーにより正確でパーソナライズされた応答を提供するエージェントを作成できます - すべて複雑なインフラ管理やベクトルデータベースの専門知識を必要とせずに実現できます。

パラメータ	型	必須	説明
`model`	string	はい	エンベディング生成に使用するモデル
`inputs`	array	はい	エンベディングを生成するテキスト入力の配列
`apiKey`	string	はい	Pinecone APIキー

出力

パラメータ	型	説明
`data`	array	値とベクトルタイプを含む生成されたエンベディングデータ
`model`	string	エンベディング生成に使用されたモデル
`vector_type`	string	生成されたベクトルのタイプ（密/疎）
`usage`	object	エンベディング生成の使用統計

`pinecone_upsert_text`

Pineconeインデックスにテキストレコードを挿入または更新する

入力

パラメータ	型	必須	説明
`indexHost`	string	はい	Pineconeインデックスのホスト完全URL
`namespace`	string	はい	レコードをアップサートする名前空間
`records`	array	はい	アップサートするレコードまたはレコードの配列。各レコードには_id、テキスト、およびオプションのメタデータが含まれます
`apiKey`	string	はい	Pinecone APIキー

出力

パラメータ	型	説明
`statusText`	string	アップサート操作のステータス
`upsertedCount`	number	正常にアップサートされたレコードの数

`pinecone_search_text`

Pineconeインデックスで類似テキストを検索する

入力

パラメータ	型	必須	説明
`indexHost`	string	はい	Pineconeインデックスのホスト完全URL
`namespace`	string	いいえ	検索する名前空間
`searchQuery`	string	はい	検索するテキスト
`topK`	string	いいえ	返す結果の数
`fields`	array	いいえ	結果に含めるフィールド
`filter`	object	いいえ	検索に適用するフィルター
`rerank`	object	いいえ	再ランキングパラメータ
`apiKey`	string	はい	Pinecone APIキー

出力

パラメータ	型	説明
`matches`	array	ID、スコア、メタデータを含む検索結果

`pinecone_search_vector`

Pineconeインデックスで類似ベクトルを検索する

入力

パラメータ	型	必須	説明
`indexHost`	string	はい	Pineconeインデックスのホスト完全URL
`namespace`	string	いいえ	検索対象の名前空間
`vector`	array	はい	検索するベクトル
`topK`	number	いいえ	返す結果の数
`filter`	object	いいえ	検索に適用するフィルター
`includeValues`	boolean	いいえ	レスポンスにベクトル値を含める
`includeMetadata`	boolean	いいえ	レスポンスにメタデータを含める
`apiKey`	string	はい	Pinecone APIキー

出力

パラメータ	型	説明
`matches`	array	ID、スコア、値、メタデータを含むベクトル検索結果
`namespace`	string	検索が実行された名前空間

`pinecone_fetch`

PineconeインデックスからIDでベクトルを取得する

入力

パラメータ	型	必須	説明
`indexHost`	string	はい	Pineconeインデックスのホスト完全URL
`ids`	array	はい	取得するベクトルIDの配列
`namespace`	string	いいえ	ベクトルを取得する名前空間
`apiKey`	string	はい	Pinecone APIキー

出力

パラメータ	型	説明
`matches`	array	ID、値、メタデータ、スコアを含む取得されたベクトル

注意事項

カテゴリー: tools
タイプ: pinecone

Pinecone

使用手順

ツール

`pinecone_generate_embeddings`

入力

出力

`pinecone_upsert_text`

入力

出力

`pinecone_search_text`

入力

出力

`pinecone_search_vector`

入力

出力

`pinecone_fetch`

入力

出力

注意事項

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