---
title: Pinecone
description: Pineconeベクトルデータベースを使用する
---

import { BlockInfoCard } from "@/components/ui/block-info-card"

<BlockInfoCard 
  type="pinecone"
  color="#0D1117"
/>

{/* MANUAL-CONTENT-START:intro */}
[Pinecone](https://www.pinecone.io)は、高性能なベクトル検索アプリケーションを構築するために設計されたベクトルデータベースです。高次元ベクトル埋め込みの効率的な保存、管理、類似性検索を可能にし、セマンティック検索機能を必要とするAIアプリケーションに最適です。

Pineconeを使用すると、以下のことが可能です：

- **ベクトル埋め込みの保存**: 大規模な高次元ベクトルを効率的に管理
- **類似性検索の実行**: クエリベクトルに最も類似したベクトルをミリ秒単位で検索
- **セマンティック検索の構築**: キーワードではなく意味に基づいた検索体験を作成
- **レコメンデーションシステムの実装**: コンテンツの類似性に基づいたパーソナライズされた推奨を生成
- **機械学習モデルのデプロイ**: ベクトル類似性に依存するMLモデルを運用化
- **シームレスなスケーリング**: 一貫したパフォーマンスで数十億のベクトルを処理
- **リアルタイムインデックスの維持**: 新しいデータが到着するとリアルタイムでベクトルデータベースを更新

Simでは、Pineconeの統合により、エージェントがワークフローの一部としてベクトル検索機能をプログラム的に活用できるようになります。これにより、自然言語処理とセマンティック検索・取得を組み合わせた高度な自動化シナリオが可能になります。エージェントはテキストからエンベディングを生成し、これらのベクトルをPineconeインデックスに保存し、類似性検索を実行して最も関連性の高い情報を見つけることができます。この統合により、AIワークフローとベクトル検索インフラストラクチャの間のギャップが埋まり、正確なキーワードマッチングではなく意味的な理解に基づいたよりインテリジェントな情報検索が可能になります。SimとPineconeを接続することで、コンテキストを理解し、大規模なデータセットから関連情報を取得し、ユーザーにより正確でパーソナライズされた応答を提供するエージェントを作成できます - すべて複雑なインフラ管理やベクトルデータベースの専門知識を必要とせずに実現できます。
{/* MANUAL-CONTENT-END */}

## 使用手順

Pineconeをワークフローに統合します。エンベディングの生成、テキストのアップサート、テキストでの検索、ベクトルの取得、ベクトルでの検索が可能です。APIキーが必要です。

## ツール

### `pinecone_generate_embeddings`

Pineconeを使用してテキストからエンベディングを生成する

#### 入力

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `model` | string | はい | エンベディング生成に使用するモデル |
| `inputs` | array | はい | エンベディングを生成するテキスト入力の配列 |
| `apiKey` | string | はい | Pinecone APIキー |

#### 出力

| パラメータ | 型 | 説明 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `data` | array | 値とベクトルタイプを含む生成されたエンベディングデータ |
| `model` | string | エンベディング生成に使用されたモデル |
| `vector_type` | string | 生成されたベクトルのタイプ（密/疎） |
| `usage` | object | エンベディング生成の使用統計 |

### `pinecone_upsert_text`

Pineconeインデックスにテキストレコードを挿入または更新する

#### 入力

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `indexHost` | string | はい | Pineconeインデックスのホスト完全URL |
| `namespace` | string | はい | レコードをアップサートする名前空間 |
| `records` | array | はい | アップサートするレコードまたはレコードの配列。各レコードには_id、テキスト、およびオプションのメタデータが含まれます |
| `apiKey` | string | はい | Pinecone APIキー |

#### 出力

| パラメータ | 型 | 説明 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `statusText` | string | アップサート操作のステータス |
| `upsertedCount` | number | 正常にアップサートされたレコードの数 |

### `pinecone_search_text`

Pineconeインデックスで類似テキストを検索する

#### 入力

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `indexHost` | string | はい | Pineconeインデックスのホスト完全URL |
| `namespace` | string | いいえ | 検索する名前空間 |
| `searchQuery` | string | はい | 検索するテキスト |
| `topK` | string | いいえ | 返す結果の数 |
| `fields` | array | いいえ | 結果に含めるフィールド |
| `filter` | object | いいえ | 検索に適用するフィルター |
| `rerank` | object | いいえ | 再ランキングパラメータ |
| `apiKey` | string | はい | Pinecone APIキー |

#### 出力

| パラメータ | 型 | 説明 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `matches` | array | ID、スコア、メタデータを含む検索結果 |

### `pinecone_search_vector`

Pineconeインデックスで類似ベクトルを検索する

#### 入力

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `indexHost` | string | はい | Pineconeインデックスのホスト完全URL |
| `namespace` | string | いいえ | 検索対象の名前空間 |
| `vector` | array | はい | 検索するベクトル |
| `topK` | number | いいえ | 返す結果の数 |
| `filter` | object | いいえ | 検索に適用するフィルター |
| `includeValues` | boolean | いいえ | レスポンスにベクトル値を含める |
| `includeMetadata` | boolean | いいえ | レスポンスにメタデータを含める |
| `apiKey` | string | はい | Pinecone APIキー |

#### 出力

| パラメータ | 型 | 説明 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `matches` | array | ID、スコア、値、メタデータを含むベクトル検索結果 |
| `namespace` | string | 検索が実行された名前空間 |

### `pinecone_fetch`

PineconeインデックスからIDでベクトルを取得する

#### 入力

| パラメータ | 型 | 必須 | 説明 |
| --------- | ---- | -------- | ----------- |
| `indexHost` | string | はい | Pineconeインデックスのホスト完全URL |
| `ids` | array | はい | 取得するベクトルIDの配列 |
| `namespace` | string | いいえ | ベクトルを取得する名前空間 |
| `apiKey` | string | はい | Pinecone APIキー |

#### 出力

| パラメータ | 型 | 説明 |
| --------- | ---- | ----------- |
| `matches` | array | ID、値、メタデータ、スコアを含む取得されたベクトル |

## 注意事項

- カテゴリー: `tools`
- タイプ: `pinecone`
