在松果矢量数据库中插入和查询数据的正确方法是什么？

Question

我有一个json数据，格式为：

[
  {
    "name": "Pocketbase",
    "description": "Some description text",
    "product_url": "https://pocketbase.io",
    "github_url": "https://github.com/pocketbase/pocketbase",
    "more_details": "raw text of features, uses cases etc.",
    "open_source": true,
    "expand": { type: [{}] }
  }
]

我将其转换为以下文本以保存在松果中：

const tagList = data.expand.type.map(t => t.name);

let textTempalte = `Name of software: ${data.name}
Description: ${data.description}
Places it will be helpful: ${tagList.join(',')}
Is this project open source: ${data.open_source ? "Yes" : "No"}`;

if (data.more_detail.length > 0) {
  textTempalte = textTempalte.concat(`\nMore detail: ${tech.more_detail}`);
}
if (data.product_url.length > 0) {
  textTempalte = textTempalte.concat(`\nProduct homepage: ${tech.product_url}`);
}
if (data.github_url.length > 0) {
  textTempalte = textTempalte.concat(`\nGithub link: ${tech.github_url}`);
}

使用模型

text-embedding-ada-002

我正在创建嵌入并为每个数据添加这些嵌入以响应pinecone数据库中的索引。

当我使用

description

和

more_detail

中的“实时数据库”等输入进行查询时，匹配从 pinecone 返回 0。

// Create embeding
const oaiResponse = await openai.createEmbedding({
  model: "text-embedding-ada-002",
  input: "realtime database",
});
const vector: QueryRequest = {
  topK: 10,
  vector: oaiResponse.data.data[0].embedding,
  includeMetadata: true,
  namespace: 'Default Project',
};

const resp = await index.query({
  queryRequest: vector,
});

console.log(resp.mactches.length); // 0

我做错了什么？

Answer 1

这是一个异步请求，最好使用“then”方法来等待响应

// Create embedding
    await openai.createEmbedding({
      model: "text-embedding-ada-002",
      input: "realtime database",
    })
    .then(async(oaiResponse)=> {
       const vector: QueryRequest = {
       topK: 10,
       vector: oaiResponse.data.data[0].embedding,
       includeMetadata: true,
       namespace: 'Default Project',
      };
    
      const resp = await index.query({
        queryRequest: vector,
      });
    })
    .then(console.log(resp.mactches.length);)