可以交给 Leina 的 Pinecone 任务
复制示例，补充具体信息，然后在已接入的团队聊天中发给 Leina。
读取索引资料并根据其 host 获取统计。
读取 Pinecone 索引 [索引名称] 的资料，再使用其 host 获取命名空间统计。
使用明确向量和 topK 搜索命名空间。
使用向量 [数值向量] 和 topK [数量] 查询 Pinecone host [索引 host]、namespace [命名空间]，包含元数据并总结匹配。
开始使用 Pinecone
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连接账号
使用 Pinecone 的 API Key 连接。
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尝试一个任务
在团队聊天中告诉 Leina 你的需求，说明数据来源、保存位置和预期结果。
将 Leina 接入团队聊天 → -
核对结果
查看任务结果，并核对应用中的变更。
支持的 Pinecone 能力
AI 助手可读取 Pinecone 索引、存储向量，并查询命名空间中的相似匹配。
- 查看索引
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读取索引资料并根据其 host 获取统计。
- Describe Index
- Get Index Stats
- 查询相似向量
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使用明确向量和 topK 搜索命名空间。
- Query Vectors
查看全部 12 项操作
- List Indexes
- Describe Index
- Create Index
- Configure Index
- Delete Index
- Get Index Stats
- Upsert Vectors
- Query Vectors
- Fetch Vectors
- List Vector Ids
- Delete Vectors
- Update Vector
常见问题
query_vectors 会把问题文本转为向量吗？
该 action 使用向量或支持的向量 ID 搜索；文本向量需单独生成。
能存储稀疏向量吗？
upsert_vectors 支持在索引命名空间存储稠密或稀疏向量。
delete_vectors 能清空命名空间吗？
它支持 IDs、filter 或 deleteAll，应明确要删除的范围。
让 Leina 成为你的 Pinecone AI 员工
在团队聊天中告诉 Leina 你的需求，说明数据来源、保存位置和预期结果。