Pinecone is a vector database as a service that allows you to perform efficient semantic search using embeddings. In this case, you will still use the Sentence Transformers library to generate embeddings and use Pinecone for indexing and searching the embeddings.

First, install the required libraries:
```bash
pip install sentence-transformers pinecone-client
```
Next, sign up for a Pinecone account and get your API key from <https://www.pinecone.io/start/>.

Here's a Python script that demonstrates how to generate embeddings and perform semantic search using Pinecone:
```python
import os
import json
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import pinecone

# Load your transcripts dataset
def load_transcripts(file_path):
    with open(file_path, "r") as file:
        data = json.load(file)
    return data

# Get the embeddings using a pre-trained Sentence Transformer model
def get_embeddings(transcripts, model_name="paraphrase-distilroberta-base-v1"):
    model = SentenceTransformer(model_name)
    embeddings = model.encode(transcripts)
    return embeddings

# Initialize Pinecone
def init_pinecone(api_key):
    pinecone.deinit()
    pinecone.init(api_key=api_key)

# Create a Pinecone index
def create_pinecone_index(index_name):
    pinecone.deinit()
    pinecone.init(api_key="YOUR_API_KEY")
    pinecone.create_index(index_name=index_name, metric="cosine")

# Upsert embeddings to Pinecone index
def upsert_embeddings(index_name, ids, embeddings):
    with pinecone.Client(index_name=index_name) as client:
        client.upsert(items=zip(ids, embeddings))

# Perform semantic search
def search(index_name, query, model, k=5):
    query_embedding = model.encode([query])
    with pinecone.Client(index_name=index_name) as client:
        results = client.fetch(ids=client.query(queries=query_embedding, top_k=k))
    return results

# Main
if __name__ == "__main__":
    # Load transcripts
    transcripts = load_transcripts("path/to/transcripts.json")
    transcripts_text = [t["text"] for t in transcripts]

    # Generate embeddings
    embeddings = get_embeddings(transcripts_text)

    # Initialize Pinecone
    init_pinecone("YOUR_API_KEY")

    # Create Pinecone index
    index_name = "podcast-transcripts"
    create_pinecone_index(index_name)

    # Upsert embeddings to Pinecone index
    ids = [str(i) for i in range(len(transcripts))]
    upsert_embeddings(index_name, ids, embeddings)

    # Load Sentence Transformer model for search
    search_model = SentenceTransformer("paraphrase-distilroberta-base-v1")

    # Example search
    query = "machine learning and artificial intelligence"
    top_k_results = search(index_name, query, search_model, k=5)

    for score, index in top_k_results.items():
        i = int(index)
        print(f"Episode: {transcripts[i]['episode_title']}\nTranscript: {transcripts_text[i]}\n")
```
Replace `"path/to/transcripts.json"` with the path to your transcripts dataset, and replace `"YOUR_API_KEY"` with your Pinecone API key.

This script demonstrates how to generate embeddings using a pre-trained Sentence Transformer model, initialize Pinecone, create a Pinecone index, upsert the embeddings to the index, and perform a semantic search. The search function returns the top k transcripts that are semantically similar to the given query. You can adjust the value of `k` to get more or fewer results.

Remember to delete the Pinecone index when you're done to avoid unnecessary costs:
```
```
inecone은 임베딩을 사용하여 효율적인 의미 검색을 수행할 수 있는 서비스형 벡터 데이터베이스입니다. 이 경우에도 임베딩을 생성하는 데는 문장 트랜스포머 라이브러리를 사용하고 임베딩을 색인하고 검색하는 데는 Pinecone을 사용합니다.

먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다:
```bash
pip 설치 문장-변환기 핀콘-클라이언트
```
그런 다음 Pinecone 계정에 가입하고 <https://www.pinecone.io/start/>에서 API 키를 받습니다.

다음은 Pinecone을 사용하여 임베딩을 생성하고 시맨틱 검색을 수행하는 방법을 보여주는 Python 스크립트입니다:
'''python
import os
import json
에서 문장_변환기에서 문장_변환기 가져오기
import pinecone

# 성적 증명서 데이터 세트 로드
def load_transcripts(file_path):
    with open(file_path, "r") as file:
        data = json.load(file)
    반환 데이터

# 사전 학습된 문장 트랜스포머 모델을 사용하여 임베딩 가져오기
def get_embeddings(transcripts, model_name="paraphrase-distilroberta-base-v1"):
    모델 = SentenceTransformer(모델_이름)
    embeddings = model.encode(트랜스크립트)
    임베딩 반환

# 파인콘 초기화
def init_pinecone(api_key):
    pinecone.deinit()
    pinecone.init(api_key=api_key)

# 파인콘 인덱스 생성
def create_pinecone_index(index_name):
    pinecone.deinit()
    pinecone.init(api_key="YOUR_API_KEY")
    pinecone.create_index(index_name=index_name, metric="코사인")

# Pinecone 인덱스에 임베딩 업서트
def upsert_embeddings(index_name, ids, embeddings):
    with pinecone.Client(index_name=index_name) as client:
        client.upsert(items=zip(ids, embeddings))

# 시맨틱 검색 수행
def search(index_name, query, model, k=5):
    query_embedding = model.encode([query])
    핀콘.클라이언트(index_name=index_name)를 클라이언트로 사용합니다:
        results = client.fetch(ids=client.query(queries=query_embedding, top_k=k))
    결과 반환

# 메인
__name__ == "__main__":
    # 성적표 로드
    transcripts = load_transcripts("경로/to/transcripts.json")
    transcripts_text = [t["text"] for t in transcripts]

    # 임베딩 생성
    embeddings = get_embeddings(transcripts_text)

    # 파인콘 초기화
    init_pinecone("YOUR_API_KEY")

    # Pinecone 인덱스 생성
    index_name = "팟캐스트-대본"
    create_pinecone_index(index_name)

    # Pinecone 인덱스에 임베딩 업서트하기
    ids = [str(i) for i in range(len(transcripts))]
    upsert_embeddings(index_name, ids, embeddings)

    # 검색을 위한 문장 변환기 모델 로드
    search_model = SentenceTransformer("paraphrase-distilroberta-base-v1")

    # 검색 예제
    query = "기계 학습 및 인공 지능"
    top_k_results = search(index_name, query, search_model, k=5)

    점수, index는 top_k_results.items():
        i = int(index)
        print(f"Episode: {transcripts[i]['episode_title']}\nTranscript: {transcripts_text[i]}\n")
```
"path/to/transcripts.json"`을 트랜스크립트 데이터 세트의 경로로 바꾸고, `"YOUR_API_KEY"`를 Pinecone API 키로 바꿉니다.

이 스크립트는 사전 학습된 문장 트랜스포머 모델을 사용하여 임베딩을 생성하고, Pinecone을 초기화하고, Pinecone 인덱스를 생성하고, 임베딩을 인덱스에 업서트하고, 시맨틱 검색을 수행하는 방법을 보여 줍니다. 검색 함수는 주어진 쿼리와 의미적으로 유사한 상위 k개의 트랜스크립트를 반환합니다. 'k'의 값을 조정하여 더 많은 또는 더 적은 결과를 얻을 수 있습니다.

불필요한 비용을 피하기 위해 검색이 끝나면 Pinecone 인덱스를 삭제하는 것을 잊지 마세요:
```
```