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1. 数据的导入

Pinecone 与 Faiss 类似，提供了 from_texts 和 from_documents 方法，支持快速从文本列表和文档列表中构建向量数据库。此外，还可以通过构造函数实例化 Pinecone 向量数据库后，使用 add_texts 方法添加数据。

在配置好 Index（例如 llmops）、namespace（例如 dataset）和 api_key 后，可以执行以下代码来完成向量数据库数据的添加：

import dotenv
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStoredotenv.load_dotenv()embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
db = PineconeVectorStore(index_name="test_name", embedding=embedding, namespace="dataset")
db.add_texts(["笨笨是一只很喜欢睡觉的猫咪","我喜欢在夜晚听音乐，这让我感到放松。","猫咪在窗台上打盹，看起来非常可爱。","学习新技能是每个人都应该追求的目标。","我最喜欢的食物是意大利面，尤其是番茄酱的那种。","昨晚我做了一个奇怪的梦，梦见自己在太空飞行。","我的手机突然关机了，让我有些焦虑。","阅读是我每天都会做的事情，我觉得很充实。","他们一起计划了一次周末的野餐，希望天气能好。","我的狗喜欢追逐球，看起来非常开心。",
], [{"page": 1},{"page": 2},{"page": 3},{"page": 4},{"page": 5},{"page": 6, "account_id": 1},{"page": 7},{"page": 8},{"page": 9},{"page": 10},
], namespace="dataset")print(db.similarity_search_with_relevance_scores("我养了一只猫，叫笨笨"))

请确保在实际应用中替换 your_api_key、llmops、dataset 和 texts 为适合您项目的数据。
输出内容：

[(Document(page_content='笨笨是一只很喜欢睡觉的猫咪', metadata={'page': 1.0}), 0.8095565), (Document(page_content='猫咪在窗台上打盹，看起来非常可爱。', metadata={'page': 3.0}), 0.7276270835), (Document(page_content='我的狗喜欢追逐球，看起来非常开心。', metadata={'page': 10.0}), 0.6540447475), (Document(page_content='我的手机突然关机了，让我有些焦虑。', metadata={'page': 7.0}), 0.611671284)]

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2. 带过滤的相似性搜索

和 Faiss 不同，Pinecone 支持原生的带过滤的相似性检索功能（元数据筛选），使用元数据过滤器会精确检索与过滤器匹配的最临近结果数，在 Pinecone 中，过滤器格式为 json，其中 键 是元数据字段对应字符串，值 是 字符串、数字、布尔值、列表、json 中的一种。

例如下方是精确筛选的过滤器：

{"genre": "action","year": 2020,"length_hrs": 1.5
}{"color": "blue","fit": "straight","price": 29.99,"is_jeans": true
}

除此之外，筛选器的值还可以传递 json 数据，用于支持更加复杂的条件搜索，而且还可以和 AND/OR 配合

3. 筛选条件

Pinecone 提供了一系列筛选条件，用于根据元数据值进行向量匹配。以下是支持的条件及其描述：

筛选条件	描述	支持的类型
$eq	匹配元数据值等于指定值的向量	数字、字符串、布尔值
$ne	匹配元数据值不等于指定值的向量	数字、字符串、布尔值
$gt	匹配元数据值大于指定值的向量	数字
$gte	匹配元数据值大于或等于指定值的向量	数字
$lt	匹配元数据值小于指定值的向量	数字
$lte	匹配元数据值小于或等于指定值的向量	数字
$in	将向量与指定数组中的元数据值进行匹配	字符串、数字
$nin	与不在指定数组中的元数据值的向量匹配	字符串、数字
$exists	与存在/不存在特定元数据值的向量匹配	布尔值
$and	多个条件同时符合	-
$or	多个条件只需要满足一个	-

这些筛选条件可以帮助用户在查询时根据具体需求过滤出符合某些标准的向量。
例如检索页数小于等于 5 页的数据，代码示例：

import dotenv
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStoredotenv.load_dotenv()embedding = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-small")
db = PineconeVectorStore(index_name="llmops", embedding=embedding, namespace="dataset")resp = db.similarity_search_with_relevance_scores("我养了一只猫叫笨笨",filter={"page": {"$lte": 5}}
)

输出内容：

[(Document(page_content='笨笨是一只很喜欢睡觉的猫咪', metadata={'page': 1.0}), 0.8121996819999999), (Document(page_content='猫咪在窗台上打盹，看起来非常可爱。', metadata={'page': 3.0}), 0.7371905), (Document(page_content='我喜欢在夜晚听音乐，这让我感到放松。', metadata={'page': 2.0}), 0.5996375455), (Document(page_content='我最喜欢的食物是意大利面，尤其是番茄酱的那种。', metadata={'page': 5.0}), 0.5745788215000001)]

例如下方，在 page=5 并且 account_id=1 的向量数据里进行相似性检索：

resp = db.similarity_search_with_relevance_scores("我养了一只猫叫笨笨",filter={"$and": [{"page": 5}, {"account_id": 1}]}
)# 输出，没有符合条件的数据
[]

改成 $or 则为符合其中一个条件即可：

resp = db.similarity_search_with_relevance_scores("我养了一只猫叫笨笨",filter={"$or": [{"page": 5}, {"account_id": 1}]}
)# 输出
[(Document(page_content='我最喜欢的食物是意大利面，尤其是番茄酱的那种。', metadata={'page': 5.0}), 0.574801199), (Document(page_content='昨晚我做了一个奇怪的梦，梦见自己在太空飞行。', metadata={'account_id': 1.0, 'page': 6.0}), 0.5700240435)]

关于 Pinecone 更详细的筛选用法文档：https://docs.pinecone.io/guides/data/filter-with-metadata

4. 删除指定数据

Pinecone 向量数据库中同样支持删除数据，并且支持按照 id列表、按照命名空间删除全部数据、条件删除 等多种策略，delete() 函数参数如下：

1. ids：需要删除的 id 列表，非必填参数。
2. delete_all：是否删除全部数据，一般结合 namespace 一起使用，代表删除命名空间内的所有数据，非必填参数。
3. namespace：需要删除的命名空间数据，非必填参数。
4. filter：过滤器，格式为 json/dict，删除符合条件的所有数据，在无服务器索引的情况下，不支持通过元数据筛选器删除对应的数据，只在 Pod 索引下支持，检索器的用法和相似性搜索一模一样。
   例如，删除 id=21c694f3-1e12-47b5-af9d-c93de29ad093 对应的向量数据，如下：

db.delete(["21c694f3-1e12-47b5-af9d-c93de29ad093"])

关于 Pineone 删除数据的用法文档：https://docs.pinecone.io/guides/data/delete-data
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5. 获取原始实例

如果 LangChain 封装的 VectorStore 对应的方法并不能满足相应的需求，一般情况下，还可以获取到向量数据库的原始实例，例如 Pinecone 提供了 update 方法，但是在 LangChain 封装的 PineconeVectorStore 并没有提供这个方法，所以可以考虑从原始实例上调用该方法。

可以通过 .get_pinecone_index() 函数来获取对应的 Index，从而进行相应的操作：

llmops_index = db.get_pinecone_index("llmops")llmops_index.update(id="xxx", values=[xxx], namespace="dataset")

关于原始实例操作数据的相关文档：https://docs.pinecone.io/guides/data/upsert-data