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Utilisation de Pinecone pour la recherche sémantique
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Pinecone a facilité pour mon équipe l'accélération significative de nos services d'IA grâce à la recherche vectorielle. Bien que les bases de données vectorielles soient devenues plus courantes, elles continuent d'introduire de nouvelles fonctionnalités pour rester à la pointe et ajouter un support pour de nouvelles applications. Le service est facile à configurer et à maintenir. Leur service est plus rapide et plus stable que certaines alternatives open-source que nous avons envisagées.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Bien que Pinecone puisse être hébergé à la fois sur GCP et AWS, ce serait formidable s'ils supportaient également Azure. Nous avons testé les deux et avons eu le temps de disponibilité le plus élevé en exécutant Pinecone sur AWS.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Nous utilisons PineCone pour accélérer la recherche vectorielle et la mise en cache pour presque tous nos services d'IA. Cela réduit à la fois la vitesse et le coût en diminuant le besoin de recalculer les embeddings.
L'une des manières les plus pratiques pour vous de construire une application basée sur un LLM
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Vous pouvez déployer Pinecone très rapidement sans vous soucier des éléments de backend comme Docker, le stockage, etc. Avec un compte, vous pouvez directement construire votre application avec l'API officielle et le code Python.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
le prix est relativement élevé par rapport à certaines alternatives open source.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Nous construisons une application basée sur LLM. Pinecone est la partie essentielle de la solution RAG.
Facile et fiable base de données vectorielle
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
J'apprécie vraiment la façon dont Pinecone facilite l'intégration de la recherche vectorielle dans les applications. Son architecture cloud-native et son API simple signifient que je n'ai pas à me soucier des problèmes d'infrastructure. De plus, la performance est fantastique, même avec des quantités massives de données, et la faible latence est un énorme avantage.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Étant relativement nouveau, il manque certaines fonctionnalités et intégrations par rapport aux bases de données plus établies. Et, il y a une certaine courbe d'apprentissage pour exploiter pleinement ses capacités. De plus, il existe certaines limitations concernant la personnalisation et l'exportabilité des vecteurs en dehors de Pinecone.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Recherche sémantique : Pinecone excelle dans la compréhension du contexte et du sens des requêtes, ce qui est essentiel pour récupérer avec précision des informations pertinentes lors des réunions.
Systèmes de recommandation : Sa capacité à gérer des données complexes le rend adapté pour suggérer des sujets ou actions pertinents en fonction du contexte de la réunion.
Systèmes de recommandation : Sa capacité à gérer des données complexes le rend adapté pour suggérer des sujets ou actions pertinents en fonction du contexte de la réunion.
Facile à utiliser et base de données vectorielle puissante
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
C'est très facile d'intégrer l'API Pinecone avec une application de génération de texte utilisant LLM. La recherche sémantique est très rapide et permet des requêtes plus complexes en utilisant des métadonnées et un espace de noms. J'aime aussi la documentation complète.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Pour les organisations qui ont besoin d'un peu plus de capacité que celle disponible dans un seul pod gratuit, le tarif peut être plus avantageux.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Nous utilisons Pinecone comme base de données vectorielle contenant presque 150 000 décisions de la Cour suprême de la République tchèque et environ 50 statuts juridiques. Pinecone sert de colonne vertébrale pour la récupération de connaissances (RAG) de notre application de recherche juridique.
Superbe expérience de développement
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Facile à utiliser
Bonne documentation
Facile à mettre en œuvre
Bonne documentation
Facile à mettre en œuvre
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
ne pouvait pas supprimer un vecteur entier dans un espace de noms
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Fournisseur de stockage d'index vectoriel. Nous stockons des indices intégrés sur Pinecone.
Pinecone ne parvient pas à donner des résultats précis.
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Pinecone est rapide et entièrement géré. Il vous permet également de dupliquer votre index et d'en créer un nouveau. Il était bien adapté pour nous.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Il fournit des résultats de recherche inexacts même pour une recherche sémantique simple.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Nous l'utilisons pour créer un chatbot conversationnel à partir des documents des utilisateurs. Un utilisateur peut télécharger des milliers de documents et nous pouvons créer un chatbot pour lui en utilisant Pinecone.
Base de données vectorielle de qualité entreprise et conviviale
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Nous avons commencé à utiliser Pinecone assez tôt. J'aime l'interface utilisateur légère sur une approche axée sur l'API. Nous l'utilisons maintenant pour des millions de requêtes quotidiennes, et il est rarement, voire jamais, tombé en panne ou nous a causé des problèmes. Fortement recommandé !
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Ce fut une bonne expérience dans l'ensemble. Si je devais dire quelque chose, le prix était difficile à comprendre.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Récupération rapide de requêtes de recherche multimodales
Facilité d'utilisation et mise en œuvre
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Rapide à s'inscrire et à mettre en œuvre et à l'utiliser au quotidien. La performance est stable et très bonne.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
Je n'ai rien de mauvais à propos de Pinecone.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Nous construisons l'application RAG.
rapide et facile à configurer une base de données vectorielle
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Les choses que j'aime surtout sont :
- c'est facile à configurer en suivant la documentation
- rapide pour charger et mettre à jour les embeddings dans l'index
- facile à mettre à l'échelle si nécessaire
- c'est facile à configurer en suivant la documentation
- rapide pour charger et mettre à jour les embeddings dans l'index
- facile à mettre à l'échelle si nécessaire
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
- ce n'est pas open source
- je ne peux pas interroger la liste complète des identifiants à partir d'un index (j'ai dû construire une base de données et un script pour suivre quels produits j'ai à l'intérieur de l'index)
- le support client par mail prend trop de temps
- je ne peux pas interroger la liste complète des identifiants à partir d'un index (j'ai dû construire une base de données et un script pour suivre quels produits j'ai à l'intérieur de l'index)
- le support client par mail prend trop de temps
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
J'ai construit un modèle d'apprentissage profond pour la correspondance de produits dans l'industrie du commerce électronique. L'un des étapes pour le système est de trouver des candidats qui sont des correspondances potentielles pour le produit recherché. À cause de cela, j'avais besoin d'une base de données vectorielle pour stocker les embeddings (textes et images) des produits pour effectuer une recherche de similarité comme première étape du système de correspondance de produits.
GWI sur Pinecone
Qu'aimez-vous le plus à propos de the product?
Facilité d'utilisation et filtrage des métadonnées. Pinecone est l'un des rares produits sur le marché qui est performant avec une requête contenant un filtrage de métadonnées.
Que n’aimez-vous pas à propos de the product?
La tarification ne s'adapte pas bien pour les entreprises avec des millions de vecteurs, en particulier pour les index p. Nous avons expérimenté avec pgvector pour déplacer nos vecteurs dans un postgres, mais la performance du filtrage des métadonnées n'était pas acceptable avec les index actuels qu'il prend en charge.
Quels sont les problèmes que the product résout, et en quoi cela vous est-il bénéfique?
Recherche sémantique pour l'instant.
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