Войти Регистрация
Data base

191. Похожие выпуски подкастов только на русском

Лёгкая

В индексе Pinecone — эмбеддинги выпусков подкастов (в задаче размерность 4, метрика cosine). В метаданных lang — язык выпуска: ru, en, uk, kk.

Пользователь дослушал выпуск про ипотеку. Блок «Слушать дальше» должен показать 3 ближайших выпуска на русском. Вектор запроса — [0.9, 0.1, 0.3, 0.2].

Напишите тело запроса: vector, topK, filter, namespace (пустая строка).

В работе: Рекомендации «похожее» с ограничением по языку или региону.

Pinecone · Pinecone (эмулятор: точный перебор)

Индекс

Размерность 4, метрика cosine.

Пример: векторы

idvaluesmetadata
ep-1010.88, 0.12, 0.31, 0.18{"lang": "ru", "show": "Деньги по полочкам"}
ep-1020.91, 0.08, 0.29, 0.22{"lang": "en", "show": "Mortgage Talk"}
ep-1030.7, 0.3, 0.4, 0.1{"lang": "ru", "show": "Своя квартира"}
ep-1040.1, 0.9, 0.2, 0.3{"lang": "ru", "show": "Кино и вино"}
ep-1050.85, 0.15, 0.35, 0.25{"lang": "uk", "show": "Гроші"}
ep-1060.6, 0.2, 0.1, 0.7{"lang": "ru", "show": "Налоги за 15 минут"}

Ожидаемый ответ

ep-101, ep-103, ep-106
Как проверяем Запрос — JSON, как тело index.query(): vector, topK и filter по метаданным. Ищем точным перебором по метрике индекса на 4 наборах векторов и сравниваем список id по порядку. Фильтр — по правилам Pinecone: $eq $ne $gt $gte $lt $lte $in $nin $exists $and $or. 
{"vector": [ … ], "topK": 3, "filter": { … }}
фильтр метаданных$eqtopK

Источник: на данных стриминга: эмбеддинги выпусков подкастов. Условие пересказано своими словами.

Давали на собеседовании? Ответов пока мало — ваш поможет.