Pinecone

配置

生成嵌入

操作

生成嵌入

API 密钥*

••••••••

模型

multilingual-e5-large

文本输入*

[{"text": "在此输入文本"}]

生成嵌入（pinecone_generate_embeddings）

使用 Pinecone 托管模型根据文本生成嵌入

输入

参数	类型	必填	说明
`model`	string	是	用于生成嵌入的模型
`inputs`	array	是	要生成嵌入的文本输入数组
`apiKey`	string	是	Pinecone API 密钥

输出

参数	类型	说明
`data`	array	生成的嵌入数据，包含数值和向量类型
`model`	string	用于生成嵌入的模型
`vector_type`	string	生成的向量类型（dense/sparse）
`usage`	object	嵌入生成的用量统计

更新插入文本

操作

更新插入文本

API 密钥*

••••••••

索引主机*

https://index-name-abc123.svc.project-id.pinecone.io

命名空间*

default

记录*

{"_id": "rec1", "text": "Apple's first product, the Apple I, was released in 1976.", "category": "product"} {"_id": "rec2", "chunk_text": "Apples are a great source of dietary fiber.", "category": "nutrition"}

更新插入文本 (pinecone_upsert_text)

在 Pinecone 索引中插入或更新文本记录

输入

参数	类型	必填	说明
`indexHost`	string	是	完整的 Pinecone 索引主机 URL
`namespace`	string	是	用于更新插入记录的命名空间
`records`	array	是	要更新插入的记录或记录数组，每条包含 _id、text 和可选元数据
`apiKey`	string	是	Pinecone API 密钥

输出

参数	类型	说明
`statusText`	string	upsert 操作的状态
`upsertedCount`	number	成功 upsert 的记录数

使用文本搜索

操作

使用文本搜索

API 密钥*

••••••••

索引主机*

https://index-name-abc123.svc.project-id.pinecone.io

命名空间*

default

搜索查询*

输入要搜索的文本

Top K 结果

返回字段

["category", "text"]

筛选

{"category": "product"}

重排序选项

{"model": "bge-reranker-v2-m3", "rank_fields": ["text"], "top_n": 2}

使用文本搜索 (pinecone_search_text)

在 Pinecone 索引中搜索相似文本

输入

参数	类型	必填	说明
`indexHost`	string	是	完整的 Pinecone 索引主机 URL
`namespace`	string	否	要搜索的命名空间
`searchQuery`	string	是	要搜索的文本
`topK`	string	否	返回结果数量
`fields`	array	否	结果中返回的字段
`filter`	object	否	应用于搜索的筛选条件
`rerank`	object	否	重排序参数
`apiKey`	string	是	Pinecone API 密钥

输出

参数	类型	说明
`matches`	array	包含 ID、分数和元数据的搜索结果
`usage`	object	用量统计，包括 token、读取单元和重排序单元

使用向量搜索

操作

使用向量搜索

API 密钥*

••••••••

索引主机*

https://index-name-abc123.svc.project-id.pinecone.io

命名空间*

default

查询向量*

[0.1, 0.2, 0.3, ...]

Top K 结果

选项

使用向量搜索 (pinecone_search_vector)

在 Pinecone 索引中搜索相似向量

输入

参数	类型	必填	说明
`indexHost`	string	是	Pinecone 索引的完整主机 URL
`namespace`	string	否	要搜索的命名空间
`vector`	array	是	要搜索的向量
`topK`	number	否	返回的结果数量
`filter`	object	否	应用于搜索的过滤器
`includeValues`	boolean	否	在响应中包含向量值
`includeMetadata`	boolean	否	在响应中包含元数据
`apiKey`	string	是	Pinecone API 密钥

输出

参数	类型	说明
`matches`	array	向量搜索结果，包含 ID、分数、值和元数据
`namespace`	string	执行搜索的命名空间

获取向量

操作

获取向量

API 密钥*

••••••••

索引主机*

https://index-name-abc123.svc.project-id.pinecone.io

命名空间*

命名空间

向量 ID*

["vec1", "vec2"]

获取向量 (pinecone_fetch)

按 ID 从 Pinecone 索引获取向量

输入

参数	类型	必填	说明
`indexHost`	string	是	Pinecone 索引的完整主机 URL
`ids`	array	是	要获取的向量 ID 数组
`namespace`	string	否	要从中获取向量的命名空间
`apiKey`	string	是	Pinecone API 密钥

输出

参数	类型	说明
`matches`	array	获取到的向量，包含 ID、values、metadata 和 score
`data`	array	包含 values 和向量类型的向量数据
`usage`	object	使用统计，包含总读取单元数

使用说明

将 Pinecone 集成到工作流。可生成嵌入、upsert 文本、按文本搜索、获取向量以及按向量搜索。

备注

类别：tools
类型：pinecone

Pinecone

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