Pinecone Namespaces (命名空间)

命名空间是 Pinecone 索引内部的一种逻辑隔离机制。它允许你在同一个索引中存储多组互不干扰的数据。

#1. 为什么使用命名空间？

• 多租户 (Multi-tenancy)：如果你的应用有多个用户，你可以为每个用户创建一个命名空间（user_id），确保搜索时用户只能看到自己的数据。
• 数据分类：在同一个索引中区分“新闻”、“技术博客”、“内部文档”等不同类别。
• 提高查询效率：查询特定命名空间时，Pinecone 只会扫描该空间内的数据，速度更快。

#2. 使用方法

#插入数据时指定

python复制
index.upsert(
    vectors=[...],
    namespace="user-123"
)

#查询时指定

python复制
results = index.query(
    vector=[...],
    top_k=5,
    namespace="user-123"
)

#3. 命名空间的管理特性

• 默认命名空间：如果你不指定 namespace 参数，Pinecone 会使用默认的空字符串（""）命名空间。
• 动态创建：你不需要预先定义命名空间。只要在 upsert 时指定一个新名字，它就会被自动创建。
• 批量删除：你可以一键删除整个命名空间内的所有数据。

  python复制
  index.delete(delete_all=True, namespace="user-123")

#4. 命名空间与过滤 (Namespace vs Metadata Filter)

建议：对于硬隔离需求（如用户数据隔离），优先使用 Namespace。对于软分类需求（如给文档打标签），使用 Metadata Filter。

#5. 局限性

• 无法跨命名空间进行一次性查询。如果你需要搜索“所有用户”的内容，你需要查询多次或将数据存入一个统一的空间。

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总结：命名空间是构建安全、可扩展的多用户 AI 应用的基石。在设计 RAG 系统之初，就应该考虑好命名空间的划分逻辑。