pinecone-quickstart

使用Pinecone框架构建应用程序时，代码目录的结构通常会根据具体的应用需求和使用的技术栈有所不同。以下是一个典型的Pinecone应用程序代码目录结构示例，特别是使用Pinecone Canopy框架进行检索增强生成（RAG）应用的情况。

目录结构示例

my-pinecone-app/
├── data/                   # 数据目录，存放原始数据文件
│   ├── documents/          # 文档数据
│   └── queries/            # 查询数据
├── src/                    # 源代码目录
│   ├── __init__.py         # 初始化文件
│   ├── config.py           # 配置文件
│   ├── data_loader.py      # 数据加载模块
│   ├── embedder.py         # 向量嵌入模块
│   ├── index_manager.py    # 索引管理模块
│   ├── query_engine.py     # 查询引擎模块
│   ├── server.py           # 服务器启动脚本
│   └── utils.py            # 工具函数模块
├── tests/                  # 测试目录
│   ├── test_data_loader.py # 数据加载模块测试
│   ├── test_embedder.py    # 向量嵌入模块测试
│   ├── test_index_manager.py # 索引管理模块测试
│   ├── test_query_engine.py # 查询引擎模块测试
│   └── test_utils.py       # 工具函数模块测试
├── .env                    # 环境变量文件
├── requirements.txt        # Python依赖包列表
└── README.md               # 项目说明文件

主要文件和目录说明

data/: 存放应用所需的原始数据文件，包括文档和查询数据。
src/: 存放应用的源代码。
- config.py: 配置文件，包含API密钥、索引名称等配置信息。
- data_loader.py: 数据加载模块，负责从文件系统或其他数据源加载数据。
- embedder.py: 向量嵌入模块，使用预训练模型将文本数据转换为向量。
- index_manager.py: 索引管理模块，负责创建、更新和删除Pinecone索引。
- query_engine.py: 查询引擎模块，处理查询请求并返回结果。
- server.py: 服务器启动脚本，启动Web服务以处理外部请求。
- utils.py: 工具函数模块，包含一些辅助函数。
tests/: 存放单元测试代码，确保各模块功能正常。
.env: 环境变量文件，存放API密钥等敏感信息。
requirements.txt: 列出项目所需的Python依赖包。
README.md: 项目说明文件，提供项目概述、安装和使用说明。

示例代码

以下是一些关键模块的示例代码：

config.py

import os

PINECONE_API_KEY = os.getenv("PINECONE_API_KEY")
INDEX_NAME = os.getenv("INDEX_NAME")

data_loader.py

import pandas as pd

def load_data(file_path):
    return pd.read_csv(file_path)

embedder.py

from sentence_transformers import SentenceTransformer

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

def embed_text(text):
    return model.encode(text)

index_manager.py

import pinecone

pinecone.init(api_key=PINECONE_API_KEY)

def create_index(index_name, dimension):
    pinecone.create_index(name=index_name, dimension=dimension)

def upsert_data(index_name, data):
    index = pinecone.Index(index_name)
    index.upsert(data)

query_engine.py

import pinecone

def query_index(index_name, query_vector):
    index = pinecone.Index(index_name)
    return index.query(query_vector)

server.py

from flask import Flask, request, jsonify
from src.query_engine import query_index
from src.embedder import embed_text

app = Flask(__name__)

@app.route('/query', methods=['POST'])
def query():
    data = request.json
    query_vector = embed_text(data['query'])
    results = query_index(INDEX_NAME, query_vector)
    return jsonify(results)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

通过这种结构，开发者可以清晰地组织代码，方便维护和扩展。Pinecone Canopy框架简化了RAG应用的开发过程，使得开发者可以专注于业务逻辑而不是底层实现。

Citations: [1] https://www.datacamp.com/tutorial/pinecone-canopy-building-intelligent-applications [2] https://docs.pinecone.io/guides/projects/understanding-projects [3] https://www.pinecone.io/learn/search-with-pinecone/ [4] https://www.pinecone.io [5] https://github.com/pinecone-io/canopy [6] https://github.com/pinecone-io/pinecone-datasets [7] https://docs.pinecone.io/guides/operations/move-to-production [8] https://www.pinecone.io/blog/canopy-rag-framework/ [9] https://github.com/pinecone-io/semantic-search-example [10] https://docs.pinecone.io/home [11] https://fauna.com/blog/building-ai-applications-with-openai-pinecone-langchain-fauna [12] https://www.pinecone.io/learn/structured-data/ [13] https://www.pinecone.io/learn/series/langchain/langchain-intro/ [14] https://www.linkedin.com/pulse/pinecone-build-knowledgeable-ai-coding-example-%C3%B6zer-cem-kelahmet-onzuf

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