Pinecone 向量資料函式庫整合與批次更新最佳實踐

Pinecone 向量資料函式庫提供高效的向量搜尋和相似度比對功能，非常適合處理大量文字資料。本文將深入探討如何將 OpenAI 生成的文字嵌入儲存至 Pinecone，並示範如何使用 Python 程式碼進行批次更新，同時分析客戶流失與投訴之間的關係。過程中，我們會著重於資料準備、分塊策略、嵌入生成、批次更新的最佳實踐以及 Pinecone 使用限制的考量，以確保資料處理流程的效率和穩定性。最後，我們將示範如何透過 Pinecone 索引和 OpenAI 模型的結合，挖掘客戶流失資料中的隱藏模式和關聯性，提供更有效的客戶留存策略。

客戶流失與投訴之間的關係

首先，我們觀察到客戶流失和投訴之間存在著密切的關係。當我們計算 class 等於 0 的客戶中，投訴和流失的次數時，我們發現：

• class 等於 0 的客戶總數：2039
• class 等於 0 且 Complain 等於 1 的客戶數：2036
• class 等於 0 且 Exited 等於 1 的客戶數：2037

這些資料表明，絕大多數投訴的客戶最終都流失了。

Pinecone 索引擴充套件

接下來，我們將建立一個 Pinecone 索引，並將其從 10,000 條記錄擴充套件到 1,000,000 條記錄。雖然這個過程看似簡單，但實際上需要仔細考慮資料準備、嵌入、上傳到向量儲存以及查詢以檢索檔案等步驟。

步驟 1：資料準備

首先，我們需要準備好資料。這包括清理和轉換資料，以便它們能夠被 Pinecone 索引理解。

步驟 2：Chunking 和嵌入

接下來，我們將準備好的資料分成小塊（Chunking），然後使用 OpenAI 模型對這些小塊進行嵌入。這樣可以將原始資料轉換為向量，以便它們能夠被 Pinecone 索引所理解。

步驟 3：上傳到向量儲存

嵌入完成後，我們將這些向量上傳到 Pinecone 索引中。這樣就可以建立一個可查詢的索引，允許我們使用複雜的查詢來尋找相似的檔案或模式。

步驟 4：查詢和檢索

最後，我們可以使用查詢來檢索檔案或發現資料集中的模式。這個過程可以幫助我們找到傳統方法可能忽略的深層次關聯和模式。

透過這個過程，我們可以更好地瞭解客戶流失的原因，並找到有效的策略來留住客戶。Pinecone 索引和 OpenAI 的結合提供了一種強大的工具，幫助我們挖掘資料中的隱藏模式和關聯。

建立 Pinecone 索引和查詢

在本文中，我們將建立一個 Pinecone 索引（向量儲存），並將嵌入檔案（客戶記錄）和每個記錄的文字作為後設資料上傳到索引中。然後，我們將執行查詢以檢索相關檔案，為 Pipeline 3：RAG 生成式 AI 做準備。

建立 Pinecone 索引

首先，我們需要建立一個 Pinecone 索引。這涉及到選擇合適的雲平臺（如 AWS、Google 等）和區域（伺服器無伺服器儲存的位置），因為這些選擇會影響價格。

上傳嵌入檔案

接下來，我們將嵌入檔案（客戶記錄）和每個記錄的文字作為後設資料上傳到 Pinecone 索引中。這一步驟需要考慮到 Pinecone 的使用限制，包括讀取單元、寫入單元和儲存成本等。

查詢 Pinecone 索引

最後，我們將執行查詢以檢索相關檔案。這涉及到使用 OpenAI 模型進行嵌入和生成，並考慮到模型的特性，如速度、成本、輸入限制和 API 呼叫率等。

實施 Pipeline 2

現在，我們來實施 Pipeline 2。首先，我們需要安裝環境，包括 OpenAI 和 Pinecone 的函式庫。然後，我們需要初始化 API 鍵，包括從安全位置讀取 Pinecone API 鍵。

# 安裝 OpenAI 和 Pinecone 的函式庫
!pip install openai==1.40.3
!pip install pinecone-client==5.0.1

# 初始化 API 鍵
drive.mount('/content/drive')
f = open("drive/MyDrive/files/pinecone.txt", "r")

管理向量儲存的挑戰

管理向量儲存涉及到多個挑戰，包括：

• 尺寸和成本：隨著資料量的增大，儲存和查詢成本也會增加。
• 操作：包括資料上傳、查詢和維護等操作。
• 錯誤風險：隨著資料量的增大，錯誤風險也會增加。

OpenAI 模型的挑戰

OpenAI 模型的挑戰包括：

• 嵌入模型：OpenAI 不斷改進和提供新的嵌入模型，需要考慮每個模型的特性，如速度、成本、輸入限制和 API 呼叫率等。
• 生成模型：OpenAI 不斷發布新的生成模型，並淘汰舊的模型，需要考慮到模型的效率和成本。

Pinecone 的限制

Pinecone 的限制包括：

• 雲平臺和區域：選擇合適的雲平臺和區域會影響價格。
• 使用限制：包括讀取單元、寫入單元和儲存成本等。

實施細節

實施細節包括：

• 安裝環境：安裝 OpenAI 和 Pinecone 的函式庫。
• 初始化 API 鍵：從安全位置讀取 Pinecone API 鍵。
• 建立 Pinecone 索引：建立一個 Pinecone 索引。
• 上傳嵌入檔案：上傳嵌入檔案和每個記錄的文字作為後設資料。
• 查詢 Pinecone 索引：執行查詢以檢索相關檔案。

內容解密：

以上程式碼展示瞭如何安裝 OpenAI 和 Pinecone 的函式庫，初始化 API 鍵，建立 Pinecone 索引，上傳嵌入檔案和查詢 Pinecone 索引。這些步驟是實施 Pipeline 2 的關鍵部分。

  flowchart TD
    A[安裝環境] --> B[初始化 API 鍵]
    B --> C[建立 Pinecone 索引]
    C --> D[上傳嵌入檔案]
    D --> E[查詢 Pinecone 索引]

圖表翻譯：

此圖表展示了實施 Pipeline 2 的步驟，包括安裝環境、初始化 API 鍵、建立 Pinecone 索引，上傳嵌入檔案和查詢 Pinecone 索引。每個步驟都對應到特定的程式碼段落，展示瞭如何實施這些步驟。

處理銀行客戶流失資料集

在這個章節中，我們將著重於準備資料集以進行分塊處理，將其分割成最佳化的文字塊以進行嵌入。首先，我們從之前準備和儲存的 data1.csv 資料集中擷取資料。

載入資料集

import pandas as pd

# 載入 CSV 檔案
file_path = '/content/data1.csv'
data1 = pd.read_csv(file_path)

驗證資料集大小

為了確保資料集已正確載入，我們檢查其大小：

# 計算資料行數
number_of_lines = len(data1)
print("資料行數：", number_of_lines)

輸出結果確認資料行數為 10,000 行：

資料行數： 10000

初始化輸出列表

每一行代表一個客戶記錄，都會被加入到 output_lines 列表中：

# 初始化空列表以儲存資料行
output_lines = []

這個步驟對於後續的資料處理和分塊嵌入至關重要。接下來，我們將探討如何將這些資料行轉換成適合嵌入的格式。

資料前處理與分塊

資料前處理是機器學習和自然語言處理任務中非常重要的一步。以下將介紹如何對資料進行前處理和分塊，以便更好地應用於模型中。

資料讀取與檢查

首先，我們需要讀取資料並檢查其是否正確。假設我們有一個名為 data1 的 DataFrame，包含客戶的各種資訊，如客戶 ID、信用評分、年齡、客戶壽命和餘額等。

import pandas as pd

# 載入資料
data1 = pd.read_csv('customer_data.csv')

# 檢查資料
print(data1.head())

資料轉換為列表

接下來，我們需要將 DataFrame 轉換為一個列表，每一行代表一個客戶的資訊。

# 將 DataFrame 轉換為列表
lines = []
for index, row in data1.iterrows():
    row_data = [f"{column}: {value}" for column, value in row.items()]
    line = ' '.join(row_data)
    lines.append(line)

資料分塊

現在，我們有了一個列表，其中每一項代表一個客戶的資訊。為了方便模型的輸入和處理，我們可以將這個列表分割成更小的塊。

# 初始化空列表儲存分塊後的資料
chunks = []

# 將每一行資料作為一個獨立的塊新增到 chunks 列表中
for line in lines:
    chunks.append(line)

# 檢查分塊後的資料量
print(f"總分塊數：{len(chunks)}")

分塊後的資料檢查

最後，我們可以檢查分塊後的資料，以確保沒有任何資料丟失或損壞。

# 檢查分塊後的資料長度和內容
for chunk in chunks[:5]:
    print(chunk)

這樣，透過對原始資料進行前處理和分塊，我們可以得到一個清晰、結構化的資料集，以便於後續的模型訓練和應用。

文字嵌入與批次處理

在進行文字嵌入之前，讓我們先了解一下什麼是文字嵌入。文字嵌入是一種將文字轉換為數值向量的技術，使得機器學習模型可以理解和處理文字資料。OpenAI 提供了多種文字嵌入模型，我們將使用 text-embedding-3-small 進行演示。

文字嵌入模型選擇

OpenAI 目前提供三種文字嵌入模型：text-embedding-3-small、text-embedding-3-large 和 text-embedding-ada-002。每種模型都有其優缺點和適用場景。在這個例子中，我們選擇使用 text-embedding-3-small，但你也可以根據自己的需求評估其他模型。

初始化 OpenAI 客戶端

首先，我們需要初始化 OpenAI 客戶端：

import openai

client = openai.OpenAI()

定義嵌入函式

接下來，我們定義一個嵌入函式，該函式接受文字和模型作為輸入，並傳回嵌入向量：

def get_embedding(text, model="text-embedding-3-small"):
    text = text.replace("\n", " ")
    response = client.embeddings.create(input=[text], model=model)
    embedding = response.data[0].embedding
    return embedding

批次處理

由於 API 有速率限制，對於大型資料集，我們需要將資料分批處理。以下是如何建立批次並進行嵌入的示例：

chunks = [...]  # 假設 chunks 是你的文字資料列表

batch_size = 10  # 定義批次大小
batches = [chunks[i:i + batch_size] for i in range(0, len(chunks), batch_size)]

for batch in batches:
    embeddings = [get_embedding(text) for text in batch]
    # 處理 embeddings

執行嵌入

現在，你可以使用 get_embedding 函式對你的文字資料進行嵌入。請注意，執行嵌入之前，務必檢查每個嵌入模型的成本和功能，以確保你選擇了最適合你的需求的模型。

執行批次嵌入

首先，我們需要初始化 OpenAI 客戶端並設定相關變數。這包括設定開始時間、批次大小、暫停時間等。

import time
import openai

# 初始化 OpenAI 客戶端
client = openai.OpenAI()

# 初始化變數
start_time = time.time()  # 記錄開始時間
chunk_start = 0  # 批次起始索引
chunk_end = 1000  # 批次結束索引
pause_time = 3  # 暫停時間（秒）
embeddings = []  # 嵌入結果列表
counter = 1  # 批次計數器

接下來，我們將使用一個迴圈來處理所有批次。每個批次包含 1000 個 chunk。

while chunk_end <= len(chunks):
    # 選擇當前批次的 chunk
    chunks_to_embed = chunks[chunk_start:chunk_end]
    
    # 對當前批次的 chunk 進行嵌入
    current_embeddings = []
    for chunk in chunks_to_embed:
        embedding = get_embedding(chunk, model=embedding_model)
        current_embeddings.append(embedding)
    
    # 更新嵌入結果
    embeddings.extend(current_embeddings)
    
    # 更新批次索引
    chunk_start += 1000
    chunk_end += 1000
    
    # 暫停一段時間以避免 API 限制
    time.sleep(pause_time)
    
    # 輸出批次進度
    print(f"批次 {counter} 處理完成")
    counter += 1

在這個過程中，我們會對每個批次的 chunk 進行嵌入，並將結果儲存在 embeddings 列表中。同時，我們會更新批次索引並暫停一段時間以避免 OpenAI API 限制。最終，我們會輸出每個批次的處理進度。

內容解密：

這段程式碼的主要目的是將大量的 chunk 分批次進行嵌入，以避免 API 限制並提高處理效率。透過設定適當的批次大小和暫停時間，可以有效地控制程式的執行速度和記憶體佔用。同時，輸出批次進度可以幫助我們瞭解程式的執行狀態。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[初始化] --> B[選擇批次]
    B --> C[進行嵌入]
    C --> D[更新嵌入結果]
    D --> E[更新批次索引]
    E --> F[暫停]
    F --> G[輸出進度]
    G --> H[重複執行]

此圖表展示了批次嵌入程式的流程，從初始化開始，依次進行選擇批次、進行嵌入、更新嵌入結果、更新批次索引、暫停和輸出進度，直到所有批次完成。

資料前處理與嵌入生成

在進行資料前處理和嵌入生成的過程中，我們需要確保資料被正確地分割成批次，並且每個批次都能夠被順暢地處理。為了達到這個目的，我們可以使用以下步驟：

分割資料

首先，我們需要將原始資料分割成較小的批次，以便於後續的處理。這個步驟可以使用以下程式碼實作：

chunks = [data[i:i+batch_size] for i in range(0, len(data), batch_size)]

處理剩餘批次

在分割資料的過程中，可能會出現一些剩餘的批次，這些批次可能不足以填滿一個完整的批次。在這種情況下，我們需要額外處理這些剩餘的批次，以確保所有資料都能夠被正確地處理。以下程式碼展示瞭如何處理剩餘批次：

if chunk_end < len(chunks):
    remaining_chunks = chunks[chunk_end:]
    remaining_embeddings = [get_embedding(chunk, model=embedding_model) for chunk in remaining_chunks]
    embeddings.extend(remaining_embeddings)

嵌入生成

在資料分割完成後，我們可以開始生成嵌入。嵌入生成的過程可以使用以下程式碼實作：

embeddings = [get_embedding(chunk, model=embedding_model) for chunk in chunks]

驗證結果

在嵌入生成完成後，我們需要驗證結果，以確保所有資料都能夠被正確地嵌入。以下程式碼展示瞭如何驗證結果：

print("Number of chunks:", len(chunks))
print("Number of embeddings:", len(embeddings))

資料擴增

為了模擬大規模資料的情況，我們可以將資料進行擴增。以下程式碼展示瞭如何進行資料擴增：

dsize = 5  # 可以設定為任何值
total = dsize * len(chunks)
print("Total size:", total)

# 對 chunks 和 embeddings 進行擴增
chunks_duplicated = chunks * dsize
embeddings_duplicated = embeddings * dsize

透過以上步驟，我們可以完成資料前處理和嵌入生成的過程，並且可以模擬大規模資料的情況。這些步驟對於後續的 Pinecone 整合和大規模資料處理至關重要。

建立 Pinecone 索引

為了開始使用 Pinecone，我們需要建立一個索引。這個過程涉及初始化 Pinecone 連線、指定索引名稱、選擇雲端服務和地區。

步驟 1：初始化 Pinecone 連線

首先，我們需要取得 Pinecone 的 API 金鑰。您可以在 Pinecone 的官方網站上申請獲得這個金鑰。然後，我們使用這個金鑰來初始化 Pinecone 的連線。

import os
from pinecone import Pinecone

# 取得 API 金鑰
api_key = os.environ.get('PINECONE_API_KEY') or 'YOUR_API_KEY_HERE'

# 初始化 Pinecone 連線
pc = Pinecone(api_key=api_key)

步驟 2：指定索引名稱和雲端服務

接下來，我們需要指定索引的名稱、選擇雲端服務提供商以及地區。這些資訊將用於建立您的 Pinecone 索引。

# 指定索引名稱
index_name = 'my-index-name'  # 請替換為您的索引名稱

# 選擇雲端服務和地區
# 這裡假設您已經選擇了適合您的雲端服務和地區

步驟 3：建立 Pinecone 索引

現在，我們可以使用上一步驟中指定的資訊來建立 Pinecone 索引。

# 建立 Pinecone 索引
index = pc.Index(index_name)

步驟 4：確認索引建立成功

最後，我們可以確認索引是否成功建立。

# 確認索引建立成功
print(f"索引 {index_name} 建立成功")

完整程式碼

以下是完整的程式碼，展示瞭如何建立 Pinecone 索引：

import os
from pinecone import Pinecone

# 取得 API 金鑰
api_key = os.environ.get('PINECONE_API_KEY') or 'YOUR_API_KEY_HERE'

# 初始化 Pinecone 連線
pc = Pinecone(api_key=api_key)

# 指定索引名稱
index_name = 'my-index-name'  # 請替換為您的索引名稱

# 建立 Pinecone 索引
index = pc.Index(index_name)

# 確認索引建立成功
print(f"索引 {index_name} 建立成功")

請注意，您需要替換 YOUR_API_KEY_HERE 和 my-index-name 為您的實際 API 金鑰和索引名稱。

建立 Pinecone 伺服器例項並初始化索引

首先，我們需要設定雲端環境和區域。這裡，我們使用 AWS 的 us-east-1 區域作為預設值。

import os
cloud = os.environ.get('PINECONE_CLOUD') or 'aws'
region = os.environ.get('PINECONE_REGION') or 'us-east-1'

接下來，我們定義了 ServerlessSpec 來指定雲端環境和區域。

from pinecone import ServerlessSpec
spec = ServerlessSpec(cloud=cloud, region=region)

現在，我們可以建立一個名為 bank-index-50000 的索引了。這個索引將用於儲存我們的向量資料。

import pinecone
index_name = 'bank-index-50000'
if index_name not in pinecone.list_indexes().names():
    pinecone.create_index(
        index_name,
        dimension=1536,  # 向量維度
        metric='cosine',  # 相似度度量
        spec=spec
    )
    # 等待索引初始化完成
    import time
    time.sleep(1)
    # 連線到索引
    index = pinecone.Index(index_name)
    # 檢視索引統計資訊
    index.describe_index_stats()

向索引中新增資料（Upserting）

在這一節中，我們將向索引中新增我們的向量資料和相關的後設資料（chunks）。

# 定義批次新增資料的函式
def upsert_data(index, data):
    # 將資料分批新增到索引中
    batch_size = 1000
    for i in range(0, len(data), batch_size):
        batch = data[i:i+batch_size]
        index.upsert(vectors=batch)

我們需要向索引中新增三個欄位：ids、embedding 和 chunks。其中，ids 是每個 chunk 的唯一識別符號，embedding 是向量資料，chunks 是原始文字資料。

# 定義要新增的資料
data = [
    {'id': i, 'embedding': embedding, 'chunk': chunk}
    for i, (embedding, chunk) in enumerate(zip(embeddings, chunks))
]

最後，我們可以使用 upsert_data 函式將資料新增到索引中了。

upsert_data(index, data)

這樣，我們就完成了向 Pinecone 索引中新增資料的過程。接下來，我們可以使用 Pinecone 的 API 進行查詢和其他操作了。

Pinecone 資料函式庫批次更新最佳實踐

從使用者經驗視角來看，Pinecone向量資料函式庫與OpenAI嵌入模型的整合，為深入挖掘客戶流失原因並實作精準行銷提供了強大的工具。透過Pinecone索引技術，我們得以高效能地處理和查詢大量的客戶資料，進一步結合OpenAI模型生成的文字嵌入，更能揭示傳統方法難以發現的隱藏模式和關聯。然而，向量資料函式庫的管理和模型的選擇也存在挑戰。

Pinecone索引的擴充套件過程涉及資料準備、分塊、嵌入、上傳和查詢等多個步驟，每個環節都需要仔細規劃和執行。尤其在大規模資料處理的場景下，更需考量資料分塊策略、批次處理效率、API呼叫限制以及成本控制等因素。OpenAI模型的快速迭代也要求開發者持續關注新模型的特性和效能，並適時調整技術方案。此外，Pinecone本身的雲端服務和區域選擇、使用限制等也需納入整體技術架構的考量。

展望未來，向量資料函式庫和大語言模型的結合將持續推動資料分析和商業智慧的發展。隨著技術的成熟和生態系統的完善，預期相關工具和服務的易用性將進一步提升，開發門檻也將隨之降低。對於企業而言，掌握這些關鍵技術，並將其應用於客戶關係管理、市場分析等核心業務環節，將是提升競爭力的重要策略。玄貓認為，及早佈局向量資料函式庫和大語言模型的整合應用，將有助於企業在未來的商業競爭中取得先機。