I've used Pinecone to streamline token generation for my chatbot's functionality. Specifically, I used it for the OpenNeeam Building.

External reviews
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complicated set-up
When I tried to use the Pinecone standard plan connected with AWS Marketplace, the setup process looped between Pinecone and AWS Marketplace. I am unable to start a standard plan. It still showing current plan as starter eventhough the pinecone documents says AWS Marketplace don't support it.
Apart from the chatbot, there is no help from the pinecone side. There has been no response to my sales query also.
idéal pour l'apprentissage automatique, les applications d'IA et la recherche de similarité
Dieu de la création des embeddings
Utilisateur bêta de l'assistant Pinecone
J'adore voir l'assistant Pinecone en version déployable car il est puissant, mais il est uniquement en version bêta pour les tests, pas pour la production.
Bon soutien de l'équipe.
Option solide pour la base de données vectorielle
Pinecone : L'épine dorsale de la recherche et de la récupération de vecteurs efficaces
Utilisation de Pinecone en production - 1 an plus tard
- Haute performance (insertion et recherche en millisecondes)
- Intégration simple via API et déploiement, et maintenant après leur récente sortie d'index sans serveur, c'est très simple à maintenir et à faire évoluer (c'est auto-évolutif).
- Prix bas (relatif au nombre de vecteurs) et index limités gratuits. Les index gratuits sont excellents pour exécuter des données d'environnement de développement. Pendant un certain temps, il était impossible de mettre à niveau un index gratuit vers un payant, mais cela est maintenant résolu.
- Support incroyable (nous avons eu un problème et ne nous attendions pas à obtenir cette qualité de support sans payer les frais habituels de support commercial d'un AWS par exemple)
- La capacité d'assigner des métadonnées est très utile (nous maintenons toujours une base de données traditionnelle pour suivre les vecteurs)
- La requête vectorielle/métadonnées en une seule étape est très utile et évite le casse-tête de la sur-requête
- Une fonctionnalité que nous avons l'intention d'utiliser est l'utilisation de vecteurs clairsemés en combinaison avec les vecteurs denses. Donc, je ne peux pas vraiment commenter pour l'instant
- La documentation utilisant les métadonnées et les requêtes à une seule étape est un peu légère
- Ils ont un bot intelligent pour aider à répondre aux questions de support. Du côté positif, il semble qu'ils utilisent leur propre technologie pour une application de type RAG, mais d'un autre côté, il manque souvent la cible. ChatGPT ou Perplexity sont étonnamment plus efficaces.
- Il y a eu quelques temps d'arrêt, mais ils sont très communicatifs à ce sujet et maintiennent une page de santé du serveur pour chaque point de terminaison. C'est généralement lié à une infrastructure spécifique (AWS ou GCP) sur laquelle ils fonctionnent.
- Ils ont grandi et amélioré la technologie, et comme avec d'autres acteurs, parfois pour mettre à jour leur bibliothèque Python ou la manière de référencer les index. Mais chaque fois, cela a été vers la simplification, et je soupçonne que cela se stabilisera.
Un excellent DBaaS sans serveur pour les vecteurs
Provides a private local host feature and is easy for new users to learn
What is our primary use case?
What is most valuable?
The best thing about Pinecone is its private local host feature. It displays all the maintenance parameters and lets us view the data sent to the database. We can also see the status of the CD and which application it corresponds to.
What needs improvement?
I want to suggest that Pinecone requires a login and API key, but I would prefer not to have a login system and to use the environment directly.
For how long have I used the solution?
I have used Pinecone for the past three months.
Which solution did I use previously and why did I switch?
Before Pinecone, I used Corner DB.
How was the initial setup?
The installation of Pinecone was straightforward.
What's my experience with pricing, setup cost, and licensing?
I think Pinecone is cheaper to use than other options I've explored. However, I also remember that they offer a paid version.
Which other solutions did I evaluate?
I decided to use Pinecone after researching and finding it the best option for our project.
What other advice do I have?
Pinecone is easy for new users to learn, and I would rate it around eight out of ten. This is because other databases do not have a login system and are not as user-friendly.
Which deployment model are you using for this solution?
Very easy to use, minimal setup effort required
I decided to use Pinecone DB as the vector database for Amazon Bedrock Knowledge Bases. My application required that I use Retrieval Augmented Generation (RAG) to answer questions about PDF business documents that I have stored in an Amazon S3 bucket. Pinecone DB is incredibly high performance and also offers a free tier, along with centralized billing through AWS Marketplace. I would highly recommend using Pinecone DB!