Chroma Vector Database Tutorial - Ander Fernández
LinkSummary:
Chroma 是一種向量資料庫，將向量（通常是嵌入）保存以供其他模型（如 LLMs）或作為搜索工具使用。該文章提供了如何設置和使用 Chroma 的實際方法。首先解釋了 Chroma 的工作原理，包括創建集合，將文本發送到 Chroma 以進行嵌入，然後查詢 Chroma 以獲取最相似的文檔。接下來，解釋了如何設置 Chroma，包括使用 DuckDB 或 Clickhouse 作為後端，創建 Docker 容器，並定義 FastAPI API 以訪問 Chroma。然後，討論了如何在 Python 中使用 Chroma，包括連接客戶端、創建和管理集合、插入新的文檔或向量以及查詢數據庫以獲取最相似的向量。文章結束時提醒讀者這是一個深入但不全面地介紹 Chroma 的解釋，如果想要了解更多，建議閱讀 Chroma 的文檔和源代碼。
Key Points:
Chroma 是一種向量資料庫，可用於保存嵌入以供其他模型或搜索工具使用。
要使用 Chroma，您需要創建集合，將文本發送到 Chroma 以進行嵌入，然後查詢 Chroma 以獲取最相似的文檔。
Chroma 需要 Python 版本高於 3.7。文章提供了如何在 Docker 容器中設置 Chroma 的說明。
要在 Python 中使用 Chroma，您需要安裝 Chroma 客戶端庫，連接到 Chroma 數據庫，創建和管理集合，插入新的文檔或向量，並查詢數據庫以獲取最相似的向量。
Chroma 提供了各種嵌入函數，包括來自 SentenceTransformers、Instructor、OpenAI API、Cohere API 和 Google Palm API 的嵌入函數。您還可以創建自己的嵌入函數。
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#Chroma #向量資料庫 #設置 #Python #DuckDB #Clickhouse #FastAPI #嵌入函數 #模型 #向量
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