Pinecone + OpenAI 中文教学教程：构建自定义语义搜索系统
一、背景介绍
当下 AI 问答系统、矩阵检索、短文本分类等场景中，都需要很好地实现 “根据输入进行相似给点搜索”。这种算法基础称为 “向量搜索”，它的核心是将文本转换为向量后，在向量空间里搜索最相似的项目。
Pinecone 是一种专业的向量数据库服务，支持高效的向量存储、检索和更新。
二、实验目标
体验 Pinecone 的基础操作：
- 建立一个向量索引
- 将自定义的文本输入转换为向量并 upsert 到 Pinecone
- 输入自然语言问题，搜索最相似文档
示例场景：“动物百科问答” 搜索系统
三、环境准备
pip install -qU \openai==0.27.7 \pinecone==3.0.0 \sentence-transformers==3.4.1 \tqdm
四、设置 API Key
在 Pinecone 和 OpenAI 帐号中获取 API Key，并填入如下代码：
pinecone_api_key = 'your-pinecone-key'
openai_api_key = 'your-openai-key'
五、初始化 Pinecone 并创建索引
import pinecone
pinecone.init(api_key=pinecone_api_key, environment='gcp-starter')index_name = 'custom-animal-db'
if index_name not in pinecone.list_indexes():pinecone.create_index(index_name, dimension=1536)
index = pinecone.Index(index_name)
六、定义自定义文档
documents = [{"id": "doc1", "text": "老虎是一种主要生活在亚洲的肉食动物"},{"id": "doc2", "text": "大象是陆地上最大的动物，有长鼻和大耳朵"},{"id": "doc3", "text": "保龄羊是生活在欧洲高原的羊类动物"},{"id": "doc4", "text": "老鼠是一种常见小型动物，有很强的生存力"}
]
七、使用 OpenAI 生成向量
import openai
openai.api_key = openai_api_keydef get_embedding(text):resp = openai.Embedding.create(input=text,model="text-embedding-ada-002")return resp['data'][0]['embedding']
八、将文档向量化并 upsert 到 Pinecone
for doc in documents:vec = get_embedding(doc['text'])index.upsert([(doc['id'], vec, {"text": doc['text']})])
九、进行搜索：按問题返回相似给点
query = "哪些动物有长鼻或低温生存力强？"
query_vec = get_embedding(query)result = index.query(vector=query_vec, top_k=2, include_metadata=True)for match in result["matches"]:print(f"Score: {match['score']:.2f}, Text: {match['metadata']['text']}")
