ベクトルの更新・削除

ベクトルの更新（update）

1.1 密ベクトル値を差し替える

ベクトル次元は元と同じである必要があります。

python
index.update(
    id="id-3",
    values=[4.0, 2.0],            # 新しい dense ベクトル
    namespace="example-namespace"
)

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1.2 疎ベクトル値を差し替える

indices と values のペアで追加または上書きを行います。

python
index.update(
    id="id-3",
    sparse_values={"indices": [2, 6], "values": [0.5, 0.5]},
    namespace="example-namespace"
)

docs.pinecone.io

1.3 メタデータのみ更新する

未指定のキーはそのまま残り、指定したキーは追加または上書きされます。

python
index.update(
    id="id-3",
    set_metadata={"type": "web", "new": True},
    namespace="example-namespace"
)

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1.4 ベクトル値とメタデータを同時に更新

values と set_metadata を同時指定すると原子的に処理されます。

python
index.update(
    id="id-3",
    values=[5.0, 3.0],
    set_metadata={"genre": "comedy"},
    namespace="example-namespace"
)

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課⾦モデル
更新は「書き込みユニット」に計上されるため、大量更新ではコストが増えます。広範囲に変更がある場合は 削除＋再 upsert や新規 namespace への再投入を検討してください。

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ベクトルの削除（delete）

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2.1 namespace／index の丸ごと削除

• namespace 削除: Delete a namespace エンドポイントを使用。

• index 削除: Delete index で全データ＋設定を同時に廃棄。再作成には create_index() が必要。

2.2 一貫性と可視性

Pinecone は イベントチュアル・コンシステンシー です。削除・更新直後はクエリに古いベクトルが短時間残る場合があります。describe_index_stats() で dataFreshness を確認し、処理完了を待つのが確実です。docs.pinecone.io

注意点
削除は元に戻せません。誤削除対策として、

1. 元ベクトルIDを別ストレージにバックアップ

2. 大胆な削除はまずステージング環境で検証
   を推奨します。

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運用上のベストプラクティスまとめ

これで Pinecone におけるベクトルの更新・削除の要点と実装例を網羅しました。運用フェーズでは コスト・整合性・ロールバック手順 の 3 点を常に確認することが安定稼働の鍵となります。