pinecone-docs

--- Référence de documentation organisée pour les développeurs travaillant avec Pinecone. Contient des liens vers la documentation officielle organisés par sujet et les références de formats de données. À utiliser lors de l'écriture de code Pinecone, la recherche de paramètres API ou pour déterminer le format correct des vecteurs ou des enregistrements.

npx skills add https://github.com/pinecone-io/skills --skill pinecone-docs

Référence pour les développeurs Pinecone

Un index organisé de la documentation Pinecone. Récupérez la ou les pages pertinentes pour la tâche à accomplir plutôt que de vous fier aux données d'entraînement.

NOTE POUR L'AGENT

Veuillez tenter de récupérer l'URL listée si elle est pertinente. Si vous rencontrez une erreur, veuillez tenter d'ajouter ".md" à l'URL pour récupérer la version Markdown de la page Docs.

Au cas où vous en auriez besoin : Une référence complète de TOUTES les URL pertinentes peut être trouvée ici : https://docs.pinecone.io/llms.txt

Utilisez ceci comme dernier recours si vous ne pouvez pas trouver la page pertinente ci-dessous.

Démarrage

Sujet URL
Quickstart pour tous les langages et environnements de codage (Cursor, Claude Code, n8n, Python, JavaScript, Java, Go, C#) https://docs.pinecone.io/guides/get-started/quickstart
Concepts Pinecone — espaces de noms, terminologie et concepts clés de base de données https://docs.pinecone.io/guides/get-started/concepts
Modélisation des données pour le texte et les vecteurs https://docs.pinecone.io/guides/index-data/data-modeling
Architecture de Pinecone https://docs.pinecone.io/guides/get-started/database-architecture
Aperçu de Pinecone Assistant https://docs.pinecone.io/guides/assistant/overview

Index

Sujet URL
Créer un index https://docs.pinecone.io/guides/index-data/create-an-index
Types d'index et aperçu conceptuel https://docs.pinecone.io/guides/index-data/indexing-overview
Inférence intégrée (modèles d'embedding intégrés) https://docs.pinecone.io/guides/index-data/indexing-overview#integrated-embedding
Nœuds de lecture dédiés — performance à faible latence prévisible avec des volumes de requêtes élevés https://docs.pinecone.io/guides/index-data/dedicated-read-nodes

Upsert et données

Sujet URL
Upsert de vecteurs et de texte https://docs.pinecone.io/guides/index-data/upsert-data
Multi-location avec espaces de noms https://docs.pinecone.io/guides/index-data/implement-multitenancy

Recherche

Sujet URL
Recherche sémantique https://docs.pinecone.io/guides/search/semantic-search
Recherche hybride https://docs.pinecone.io/guides/search/hybrid-search
Recherche lexicale https://docs.pinecone.io/guides/search/lexical-search
Filtrage par métadonnées — affinez les résultats et accélérez les recherches https://docs.pinecone.io/guides/search/filter-by-metadata

Référence API et SDK

Sujet URL
Référence Python SDK https://docs.pinecone.io/reference/sdks/python/overview
Exemples de notebooks Colab https://docs.pinecone.io/examples/notebooks

Production

Sujet URL
Checklist de production — préparer votre index pour la production https://docs.pinecone.io/guides/production/production-checklist
Erreurs courantes et leur signification https://docs.pinecone.io/guides/production/error-handling
Ciblage correct des index — n'utilisez pas les noms d'index en prod https://docs.pinecone.io/guides/manage-data/target-an-index#target-by-index-host-recommended

Formats de données

Voir references/data-formats.md pour les schémas de vecteurs et d'enregistrements.