Day30上 - ChromaDB 向量数据库

向量数据库

• vector storage engine
• 存储向量
• 关系型数据库：
  • table
    • id, name, age, school, address, ……
    • 增删改查：字符串本身的比较
• 文档型数据库：
  • mongodb
    • collection:
      • document:
        • json
          • 每个json都是任意的结构
• 键值对数据库：
  • redis:
    • 内存型，做缓存
    • key-value对
• 存储向量：
  • 虽然叫向量数据库，但是向量部分只是索引，数据本身还是重点
  • 数据查询时，使用向量进行语义化检索，而不是字符串匹配
  • 结构：
    • id, vector, text, metadata
    • id：唯一标识，数据管理时使用
    • vector：向量，用来做语义检索
    • text：文本，信息本身
    • metadata：元数据，用来做过滤
  • 兼容文档型和关系型数据库的特点
• 常见的向量库：
  • FAISS
  • chromadb
  • pinecone
  • milvus
• 语义检索：
  • 欧式距离（不开方）
  • 余弦相似度
  • 向量内积

ChromaDB

• 安装：
  • pip install chromadb
• 增删改查
  • 如何连接数据库？
  • 如何插入数据？
  • 如何检索数据？
  • 如何删除数据？
  • 如何更新数据？
• Chroma官方说明文档：https://docs.trychroma.com/docs/overview/introduction
• 本质：