pinecone
✓Base de datos vectorial administrada para aplicaciones de producción de IA. Totalmente administrado, escalable automáticamente, con búsqueda híbrida (densa + dispersa), filtrado de metadatos y espacios de nombres. Baja latencia (<100ms p95). Úselo para RAG de producción, sistemas de recomendación o búsqueda semántica a escala. Lo mejor para infraestructura administrada y sin servidor.
SKILL.md
| Upsert | 50-100ms | Per batch | | Query (p50) | 50ms | Depends on index size | | Query (p95) | 100ms | SLA target | | Metadata filter | +10-20ms | Additional overhead |
Base de datos vectorial administrada para aplicaciones de producción de IA. Totalmente administrado, escalable automáticamente, con búsqueda híbrida (densa + dispersa), filtrado de metadatos y espacios de nombres. Baja latencia (<100ms p95). Úselo para RAG de producción, sistemas de recomendación o búsqueda semántica a escala. Lo mejor para infraestructura administrada y sin servidor. Fuente: orchestra-research/ai-research-skills.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill pinecone Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill pinecone- Categoría
- </>Desarrollo
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-11
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es pinecone?
Base de datos vectorial administrada para aplicaciones de producción de IA. Totalmente administrado, escalable automáticamente, con búsqueda híbrida (densa + dispersa), filtrado de metadatos y espacios de nombres. Baja latencia (<100ms p95). Úselo para RAG de producción, sistemas de recomendación o búsqueda semántica a escala. Lo mejor para infraestructura administrada y sin servidor. Fuente: orchestra-research/ai-research-skills.
¿Cómo instalo pinecone?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill pinecone Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills
Detalles
- Categoría
- </>Desarrollo
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-11