pinecone-docs

작성자: pinecone-io

Pinecone으로 개발하는 개발자를 위한 선별된 문서 참고 자료입니다. 주제별로 정리된 공식 문서 링크와 데이터 형식 참조를 포함합니다. 다음 상황에서 사용하세요…

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

Pinecone Developer Reference

A curated index of Pinecone documentation. Fetch the relevant page(s) for the task at hand rather than relying on training data.


NOTE TO AGENT

Please attempt to fetch the url listed when relevant. If you run into an error, please attempt to append ".md" to the url to retrieve the markdown version of the Docs page.

In case you need it: A full reference to ALL relevant URLs can be found here: https://docs.pinecone.io/llms.txt

Use this as a last resort if you cannot find the relevant page below.


Getting Started

TopicURL
Quickstart for all languages and coding environments (Cursor, Claude Code, n8n, Python, JavaScript, Java, Go, C#)https://docs.pinecone.io/guides/get-started/quickstart
Pinecone concepts — namespaces, terminology, and key database conceptshttps://docs.pinecone.io/guides/get-started/concepts
Data modeling for text and vectorshttps://docs.pinecone.io/guides/index-data/data-modeling
Architecture of Pineconehttps://docs.pinecone.io/guides/get-started/database-architecture
Pinecone Assistant overviewhttps://docs.pinecone.io/guides/assistant/overview

Indexes

TopicURL
Create an indexhttps://docs.pinecone.io/guides/index-data/create-an-index
Index types and conceptual overviewhttps://docs.pinecone.io/guides/index-data/indexing-overview
Integrated inference (built-in embedding models)https://docs.pinecone.io/guides/index-data/indexing-overview#integrated-embedding
Dedicated read nodes — predictable low-latency performance at high query volumeshttps://docs.pinecone.io/guides/index-data/dedicated-read-nodes

Upsert & Data

TopicURL
Upsert vectors and texthttps://docs.pinecone.io/guides/index-data/upsert-data
Multitenancy with namespaceshttps://docs.pinecone.io/guides/index-data/implement-multitenancy

Search

TopicURL
Semantic searchhttps://docs.pinecone.io/guides/search/semantic-search
Hybrid searchhttps://docs.pinecone.io/guides/search/hybrid-search
Lexical searchhttps://docs.pinecone.io/guides/search/lexical-search
Full-text search (preview) — document-schema FTS indexes with text / query_string / dense / sparse scoringhttps://docs.pinecone.io/guides/search/full-text-search
Metadata filtering — narrow results and speed up searcheshttps://docs.pinecone.io/guides/search/filter-by-metadata

API & SDK Reference

TopicURL
Python SDK referencehttps://docs.pinecone.io/reference/sdks/python/overview
Example Colab notebookshttps://docs.pinecone.io/examples/notebooks

Production

TopicURL
Production checklist — preparing your index for productionhttps://docs.pinecone.io/guides/production/production-checklist
Common errors and what they meanhttps://docs.pinecone.io/guides/production/error-handling
Targeting indexes correctly — don't use index names in prodhttps://docs.pinecone.io/guides/manage-data/target-an-index#target-by-index-host-recommended

Data Formats

See references/data-formats.md for vector and record schemas.

pinecone-io의 다른 스킬

pinecone:docs
pinecone-io
Pinecone으로 개발하는 개발자를 위한 선별된 문서 참고 자료입니다. 주제별로 정리된 공식 문서 링크와 데이터 형식 참조를 포함합니다. 다음 상황에서 사용하세요…
cultivar
pinecone-io
cultivar CLI를 구동하여 에이전트 스킬이 행동을 개선하는지 테스트 — 태스크를 스캐폴딩하고, 스킬 유무에 따라 Claude/Copilot/Gemini에서 실행 (로컬 또는…
pinecone:assistant
pinecone-io
Pinecone Assistant를 생성, 관리하고 대화하며 문서 Q&A 및 인용을 처리합니다. 모든 어시스턴트 작업(생성, 업로드, 동기화, 채팅, 컨텍스트 등)을 수행합니다.
pinecone:full-text-search
pinecone-io
Pinecone 전체 텍스트 검색(FTS) 인덱스를 생성하고, 데이터를 수집하며, 프리뷰 API(2026-01.alpha, 공개 프리뷰)를 사용하여 쿼리합니다. 사용자나 에이전트가 요청할 때 사용합니다.
pinecone:help
pinecone-io
사용 가능한 모든 Pinecone 스킬의 개요와 사용자가 시작하기 위해 필요한 사항. 사용자가 어떤 스킬이 있는지, 어떻게 시작해야 하는지 물을 때 호출됩니다.
pinecone:mcp
pinecone-io
Pinecone MCP 서버 도구에 대한 참조 자료입니다. 사용 가능한 모든 도구(list-indexes, describe-index, describe-index-stats, create-index-for-model 등)를 문서화합니다.
pinecone:n8n
pinecone-io
n8n 워크플로우를 Pinecone Assistant 노드 또는 Pinecone Vector Store 노드를 사용하여 구축합니다. RAG 파이프라인, 문서 기반 채팅 워크플로우를 구축하거나 구성할 때 사용합니다.
pinecone:query
pinecone-io
Pinecone MCP를 사용하여 텍스트로 통합 인덱스를 쿼리합니다. 중요 - 이 스킬은 통합 인덱스(내장 Pinecone 임베딩이 있는 인덱스)에서만 작동합니다…