接收属性错误，类型对象“Pinecone”没有属性“from_existing_index”

Question

我正在关注 git 存储库并学习如何使用 pinecone 和 llama-2 制作聊天机器人，但在使用 Pinecone 模块时遇到属性错误，即使我已经复制了存储库中给出的相同代码:

这些是依赖项：

from langchain import PromptTemplate
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import Pinecone
import pinecone
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader, DirectoryLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import CTransformers
from tqdm import tqdm
import os
from pinecone import Pinecone, ServerlessSpec

发生错误的代码：

docsearch=Pinecone.from_existing_index(index_name, embeddings)

query = "What are Allergies"

docs=docsearch.similarity_search(query, k=3)

print("Result", docs)

出现以下错误：

---

AttributeError Traceback（最近一次调用最后一次） 在 () ----> 1 docsearch=Pinecone.from_existing_index(index_name, embeddings) 2 3 查询=“什么是过敏” 4 5 文档=docsearch.similarity_search(query, k=3)

AttributeError：类型对象“Pinecone”没有属性“from_existing_index”

另一个网站上有一个帖子说

langchain_pinecone

lib 和 OG

pinecone

lib 不知何故混淆了，但我不知道如何解决它。如果我能找到解决方案，我将不胜感激。

Answer 1

刚刚检查了文档，代码如下所示来执行查询（您可以按照自己的方式创建嵌入，也可以适应 Pinecone 格式）

from pinecone.grpc import PineconeGRPC as Pinecone

# Initialize a Pinecone client with your API key
pc = Pinecone(api_key="YOUR_API_KEY")

query = "Tell me about the tech company known as Apple."

# Convert the query into a numerical vector that Pinecone can search with
query_embedding = pc.inference.embed(
    model="multilingual-e5-large",
    inputs=[query],
    parameters={
        "input_type": "query"
    }
)

# Search the index for the three most similar vectors
results = index.query(
    namespace="example-namespace",
    vector=query_embedding[0].values,
    top_k=3,
    include_values=False,
    include_metadata=True
)

print(results)

下面的文档非常清楚：

就用松果

长链松果