Pycharm上如何查看Chroma向量数据库

原创 已于 2025-07-29 16:56:48 修改 · 307 阅读 · 0 ·
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于 2025-07-29 16:56:17 首次发布

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注：向量数据库Chroma的底层数据存储使用的SQLite数据库。
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向量数据库可视化访问工具
qq_35354529的博客
08-27 872
向量数据库可视化工具概览 本文介绍了多种向量数据库的可视化访问方案，分为通用型和专用型工具两类。通用工具推荐Jupyter Notebook（代码可视化）和Grafana（监控仪表板）；专用工具包括Milvus的Attu、Weaviate内置控制台、Chroma Dashboard等。主流向量数据库如PgVector、Qdrant等均有对应可视化方案，商业云服务通常提供内置管理界面。建议根据具体数据库选择官方推荐工具（如Milvus用Attu）或通用SQL客户端（如PgVector用pgAdmin）。这些工
向量数据库Chroma极简教程
lingqu＋wx bjmsb06
12-30 4480
目前向量数据库在AI中的应用越来越重要，但很多厂商更倾向于将向量数据库隐藏在产品内部，用户感知不到很多向量数据库的使用细节。但大模型的学习终究是建立在开源代码之上的，学习Chroma可以让我们快速了解向量数据库的基本原理，也有利于我们未来更好地理解大模型。
【向量数据库】向量数据库Milvus及可视化界面attu的安装、启动
weixin_62645763的博客
11-05 7918
记录总结一下自己安装配置启动milvus及其可视化界面attu的过程，我觉得还是比较简单清晰的
ChromaDB GUI Tool：可视化向量数据库管理利器
weixin_45724953的博客
06-04 2647
ChromaDB GUI Tool是一款开源可视化工具，专为简化ChromaDB向量数据库管理而设计。该工具提供直观的图形界面，支持便捷的连接管理（本地/远程）、可视化数据操作（集合/向量/元数据）以及数据聚类分析展示。安装只需三步：克隆仓库、安装依赖、运行应用。适用于AI开发验证、数据探索、教学演示等场景，显著降低向量数据库使用门槛。开发者可通过GitHub参与项目贡献，共同完善这款管理利器。
Milvus向量数据库可视化客户端Attu
lonelymanontheway的博客
02-23 7118
概述：特性、下载、界面简介、创建数据库、创建集合、向量维度、一致性、向量检索、Segment、集合属性、用户与角色、系统视图； 进阶：高可用、监控告警；
向量数据库ChromaDB的使用
洒家
06-10 1076
ChromaDB 是一个开源的嵌入式向量数据库，文章主要是基于Python代码操作ChromaDB
LangChain+本地文本嵌入模型+本地向量库，实现文本相似性增强检索功能
月光冷锋的博客
02-19 1868
langChain是一个AI开发细节封装框架，可以让你非常方便的在Python和java环境下进行AI应用开发。传统的文本检索设计方案一般都是使用数据库进行模糊匹配或者使用更先进的ES等中间件进行更高效的文本模糊检索功能。这种检索方式还是依赖传统的用户输入文本，对其进行合理分词，然后再去系统中进行部分字词的模糊匹配目标文档。然而这种检索方式对文本相似性检索却无能为力，比如包含近义词或含义相似的文档就检索不到了。实际上用户可能非常需要将其一并查询出来工用户参考。
下列代码会报这个错误，分析原因：进程已结束，退出代码为 -1073741819 (0xC0000005) import torch import chromadb from transformers import AutoTokenizer, AutoModel Embedding_model_path = r'D:/My_project/LLM_Demo/models/Embedding/Qwen3-Embedding-0.6B' #Embedding模型的存储路径 embedding_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( Embedding_model_path, trust_remote_code=True, local_files_only=True ) embedding_models = AutoModel.from_pretrained( Embedding_model_path, trust_remote_code=True, local_files_only=True, ) chroma_path = r'D:/My_project/LLM_Demo/Chroma_datasets' #向量数据库本地文件夹 chroma_client = chromadb.PersistentClient(chroma_path) #向量数据库本地持久化存储 collection = chroma_client.get_or_create_collection(name='test1') #获取/创建向量集合 #文本块 document = [ "北京是中国的首都", "生病了应该喝感冒药", "纽约是美国的一座城市", "新加坡是一个美丽的城市" ] #文本块的ids my_ids = [] for i in range(1,len(document)+1): id = 'ids' + str(i) my_ids.append(id) my_embedding = [] for doc in document: # 编码文本 inputs = embedding_tokenizer(doc, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt") # 推理 with torch.no_grad(): outputs = embedding_models(**inputs) # 获取嵌入向量 result = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1) embedding = result[0].numpy().tolist() my_embedding.append(embedding) #将处理好的数据存入向量数据库中，向量数据库包含了（文本块| 向量数据| 编号） collection.add( documents=document, embeddings=my_embedding, ids=my_ids ) results = collection.query( query_texts="中国首都", n_results=1 )
07-29
在 PyCharm 中，如果项目使用的解释器路径不正确或虚拟环境名称未更新（如实际使用 Python 3.9，但显示为 Python 3.8），可能导致模块加载异常，从而触发访问违规错误[^1]。 3. **PyQt 或 Qt 版本兼容性问题** ...
腾讯云AI代码助手编程挑战赛-基于Chroma/Ollama/gradio的本地RAG应用搭建
s_ins_j_02的博客
01-07 1223
本篇文章是关于如何使用Chroma、Ollama和gradio搭建一个本地的RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用的教程。RAG技术通过从外部数据库获取相关上下文信息来增强大型语言模型（LLM），以减少生成不正确或误导性信息的问题。本文将从技术架构、实现过程、使用说明、效果展示来从头到尾构建一个能够从网页中提取信息并生成答案的本地知识库应用。过程中会介绍一些概念，如有不当，反应评论指正😊。
pycharm调用langchain
03-17
# 加载向量数据库 vectordb = Chroma( embedding_function=embeddings, ) # 设置问答链 qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm=OpenAI(), retriever=vectordb.as_retriever()) result = qa_chain({"query": ...
安装向量数据库milvus可视化工具attu
keyboard专栏
01-22 2157
用户名和密码可以不填写，直接链接。
向量数据库对比以及Chroma操作
lihuayong的专栏
03-15 2014
向量数据库 - **设计理念**：专门设计用于存储和查询高维向量数据，支持基于相似度的搜索，例如通过余弦相似度、欧氏距离等方式来查找最接近的向量。 - **应用场景**：主要用于机器学习模型输出的向量表示的高效检索，如图像识别、推荐系统、自然语言处理中的文本相似性搜索等。
向量数据库是如何检索的？使用可视化工具 Feder 洞悉 IVF_FLAT 类型索引背后的向量空间
ZILLIZ
10-11 3514
本文将剖析开源工具 Feder 在 “以图搜图” 相似性检索场景中的应用，以及介绍向量索引 IVF_FLAT 在空间中的结构表现和数据检索过程。
一文带你入门向量数据库milvus：含docker安装、milvus安装使用、attu 可视化，完整指南启动 Milvus 进行了向量相似度搜索
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丨汀、的博客
07-21 4万+
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告别高维迷雾：Qdrant向量可视化实战指南
最新发布
gitblog_00752的博客
09-05 985
你是否曾面对密密麻麻的向量数据无从下手？当AI模型生成的向量维度飙升至数百甚至数千，如何直观理解这些数字背后的模式与关联？本文将带你用Qdrant向量数据库的可视化工具，通过降维与聚类分析，让抽象向量数据变得清晰可见。读完本文，你将掌握用t-SNE/PCA算法将高维向量压缩至2D平面的方法，学会通过聚类分析发现数据隐藏结构，并能通过实战案例将这些技术应用到推荐系统、图像识别等实际场景中。 ## ...
Chroma
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
04-12 2323
关于 Chroma 安装 基本使用 服务 1、启动/连接服务 2、使用 python http-only client 创建 client 心跳 heartbeat 重置 reset Collections 使用详解 创建 Collections 改变距离函数 将数据添加到 集合 查询集合 选择返回的数据 使用Where过滤器 按元数据过滤 按文档内容过滤 使用逻辑运算符 使用包含运算符 (`$in`和 `$nin`） 更新集合数据 从集合删除数据 Authentication 基本Authenticat
Chroma可视化：数据展示与交互
gitblog_00437的博客
09-03 861
在AI应用开发中，向量数据库（Vector Database）已成为构建智能检索系统的核心组件。Chroma作为开源的嵌入数据库（Embedding Database），提供了强大的向量存储和检索能力。然而，仅仅拥有检索功能是不够的——如何直观地展示检索结果、分析数据分布、理解模型性能，这些都需要专业的数据可视化技术。 本文将深入探讨Chroma数据库的可视化实践，从基础的数据展示到高级的交互分...
Chroma使用入门以及向量数据库查询入门
我的博客
02-26 1712
Chroma使用入门以及向量数据库查询入门
pycharm向量数据库
06-25
在 PyCharm 中配置和使用向量数据库，主要是通过 Python 脚本与向量数据库库（如 FAISS、Milvus、Weaviate 等）进行交互。PyCharm 作为一款功能强大的 Python IDE，提供了代码编写、调试、运行以及依赖管理的完整开发环境。 ### 安装必要的库 首先需要安装用于操作向量数据库的相关 Python 库。例如，若选择使用 FAISS 作为向量数据库，则可以通过以下命令安装： ```bash pip install faiss-cpu numpy ``` 也可以直接在 PyCharm 的终端中执行上述命令来安装所需依赖包[^3]。 ### 创建项目并配置解释器 1. 打开 PyCharm 并创建一个新项目。 2. 在“Settings”或“Preferences”中设置项目的 Python 解释器，确保所选解释器已安装所需的向量数据库相关库。 3. 若某些依赖未被安装，可以在 PyCharm 的 Package Installer 页面搜索并安装相应的库。 ### 编写向量数据库交互脚本 以下是一个简单的示例，展示如何在 PyCharm 中使用 FAISS 构建向量索引，并进行相似性搜索： ```python import numpy as np import faiss # 设置维度 dimension = 64 # 随机生成一些向量数据 np.random.seed(1) num_vectors = 1000 vectors = np.random.random((num_vectors, dimension)).astype('float32') # 创建FAISS索引 index = faiss.IndexFlatL2(dimension) # 使用 L2 距离作为相似度度量 index.add(vectors) # 将向量添加到索引中 # 查询向量 query_vector = vectors[np.random.randint(num_vectors)].reshape(1, -1) k = 5 # 查找最接近的5个向量 distances, indices = index.search(query_vector, k) print("最近邻索引：", indices) print("对应距离：", distances) ``` 此脚本演示了向量数据的索引构建和查询过程，适用于本地向量检索场景[^1]。 ### 连接远程向量数据库 如果计划连接更复杂的向量数据库系统，例如 Weaviate 或 Milvus，还需引入对应的客户端库并进行网络配置： - 对于 **Weaviate**： ```bash pip install weaviate-client ``` 示例代码： ```python import weaviate client = weaviate.Client("http://localhost:8080") # 替换为实际地址 if client.is_ready(): print("成功连接至 Weaviate 向量数据库") else: print("无法连接，请检查服务状态") ``` - 对于 **Milvus**： ```bash pip install pymilvus ``` 示例代码： ```python from pymilvus import connections connections.connect(host='localhost', port='19530') # 替换为实际主机和端口 print("当前连接状态：", connections.get_server_version()) ``` 以上步骤展示了如何在 PyCharm 中配置和使用向量数据库的基本流程[^2]。 ---
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