Pinecone Blog

AI 服务暂时不可用，以下为来源摘要，待恢复后补全翻译：← Blog Pinecone BYOC: Trusted AI Knowledge in the Customer Cloud Jeff Zhu, Joerg Schad Sep 23, 2026 Product Share: Today, we are announcing the general availability of Pinecone Bring Your Own Cloud (BYOC) on AWS, Google…

AI 服务暂时不可用，以下为来源摘要，待恢复后补全翻译：← Blog VQ-bench: a Composable Vector Quantization Framework Ashwin Padaki, Amir Ingber, Edo Liberty Sep 17, 2026 EngineeringResearch Share: Before a vector database can search vectors, it has to store them. But storing…

AI 服务暂时不可用，以下为来源摘要，待恢复后补全翻译：← Blog Best Knowledge Engine Platforms in 2026 A practical guide to knowledge engines, graph platforms, enterprise search, agent memory, managed retrieval, and composable stacks Asaf Ashirov, Aaron Kao, Jasmeet Singh Gu…

AI 服务暂时不可用，以下为来源摘要，待恢复后补全翻译：← Blog Full-Text Search is Now Generally Available In Pinecone Database Manish Talreja, Gavin Johnson Sep 9, 2026 Product Share: If you run search, recommendations, RAG, or agents, the queries hitting your retrieval sys…

AI 服务暂时不可用，以下为来源摘要，待恢复后补全翻译：← Blog Our support agent now solves most tickets without a human Jackson Gold Sep 1, 2026 Engineering Share: Every support ticket used to start from nothing. A customer would write in, the default agent provided by our…

AI 服务暂时不可用，以下为来源摘要，待恢复后补全翻译：← Blog One Year In, and Just Getting Started Ash Ashutosh Aug 26, 2026 Company Share: A year ago, I joined Pinecone with a simple thesis: every company sits on data its AI cannot use, and whoever closes that gap wins th…

AI 服务暂时不可用，以下为来源摘要，待恢复后补全翻译：← Blog Designing Agent-Friendly APIs Joerg Schad Aug 12, 2026 Engineering Share: At Pinecone we develop our products with both human and agentic consumers in mind. Designing for that second kind of consumer taught the t…

AI 服务暂时不可用，以下为来源摘要，待恢复后补全翻译：← Blog The Ceiling Was Never the Model Sierra AI built an internal AI agent and named it Pinecone. We're flattered. So we took the benchmark Sierra built and beat it. Name confusion aside, Sierra and Pinecone landed on…

AI 服务暂时不可用，以下为来源摘要，待恢复后补全翻译：← Blog Nexus GA: It's the Knowledge, Not the Models Pinecone Nexus Is Now Generally Available Jasmeet Singh Gujral, Siva Ragavan Aug 6, 2026 Product Share: Five weeks ago we opened Pinecone Nexus to Public Preview. Toda…

语义搜索返回结果与查询含义相近，但可能忽略未说明的上下文，导致智能体基于错误信息行动。Pinecone 新推出的文本匹配过滤器（公开预览版）允许在无需预先标注整个数据集的情况下，通过词法筛选来限定搜索范围，从而减少在智能体管道中因错误检索引发的一系列无用工具调用。

Pinecone Nexus 是面向AI代理的知识引擎，通过编译企业分布式知识为结构化层，降低每个查询的令牌成本，提高准确性和速度。本文介绍了其工作原理、基准测试结果以及公开预览的入口。

本文介绍了如何为Pinecone生成测试数据，包括使用Parquet文件生成器、向量嵌入生成器等工具，以及如何将数据导入Pinecone。文章强调了模块化工作流的重要性，并讨论了数据规模对测试的影响。

Pinecone Nexus 是一种知识引擎，通过预先编译结构化知识，大幅提升 AI 代理的准确性、降低延迟和成本。本文展示了三个企业案例：Melange 的专利搜索准确率提高 25%，延迟降低 77%，token 成本减少 97%；M&A 尽职调查准确率提升 14%，延迟降低 48%，token 成本减少 92%；Gong 通话转录的收入分析准确率提高 94%，延迟降低 18%，token 成本减少 85%。

Pinecone 团队分享了其内部 AI 数据代理 AskData 的演进历程。从最初使用 Claude/Cursor 等编码代理的初步尝试，到构建基于知识层和 Pinecone Nexus 的 V1 版本，最终将 Token 消耗降低 92%，查询轮次减少 78%。文章详细描述了如何通过统一的数据管道、自适应知识表示和人工反馈机制，解决了数据仓库中“最后一公里”的知识问题。

Pinecone 提供了一个可部署的模板，自动将 Azure Blob 存储中的数据导入无服务器 Pinecone 索引，实现快速语义搜索和 AI 检索。

文章指出，当前AI智能体的瓶颈不在于模型本身，而在于构建上下文工程。通过市场情报智能体分析10-K文件的例子，说明现有方法（智能体RAG和沙盒编码）效率低下。Pinecone推出了Nexus知识引擎，通过上下文编译器自动构建领域上下文，并使用KnowQL声明式查询语言，显著提升准确率、降低延迟和成本。

Pinecone Marketplace 让团队能够将现有的知识——文档、手册、政策等——转化为AI驱动的应用，无需工程开销。它使用模板，引用来源，并一键发布，弥合了传统搜索与定制解决方案之间的差距。

Pinecone发布Nexus知识引擎，专为AI Agent设计，将知识检索转变为知识编译，提升任务完成率并降低Token消耗。同时推出KnowQL声明式查询语言和Pinecone Marketplace。