使用 Chroma 构建基于嵌入的AI应用

技术背景介绍

Chroma 是一个用于构建基于嵌入的AI应用的数据库。无论你是进行语义搜索还是示例选择，都可以通过 Chroma 提供的向量数据库进行高效管理和查询。

核心原理解析

Chroma 的核心是向量数据库，通过存储和管理数据的嵌入向量，可以实现高效的相似度搜索和相关性排序。嵌入向量是将文本、图像等高维数据映射到低维空间的表示方法，能够在低维空间中保留原始数据的语义信息。

代码实现演示(重点)

安装和初始设置

首先，您需要安装 langchain-chroma 包：

pip install langchain-chroma

VectorStore

Chroma 提供了一个封装，可以将其作为向量存储使用。以下是如何初始化和使用 Chroma 的示例代码：

from langchain_chroma import Chroma

# 初始化 Chroma 向量数据库
vector_store = Chroma()

# 向向量数据库中添加数据 (假设数据已经被转换为向量)
data = {
    'id1': [0.1, 0.2, 0.3],
    'id2': [0.4, 0.5, 0.6],
    # 更多数据...
}
vector_store.add_vectors(data)

# 进行向量查询
query_vector = [0.1, 0.2, 0.3]
results = vector_store.query(query_vector, top_k=5)
print(results)

Retriever

为了实现更复杂的检索功能，可以使用 SelfQueryRetriever。以下是一个使用示例：

from langchain.retrievers import SelfQueryRetriever
import openai

# 初始化 OpenAI 客户端
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

# 初始化检索器
retriever = SelfQueryRetriever(vector_store=vector_store, client=client)

# 执行检索
query = "查找关于机器学习的文章"
results = retriever.retrieve(query)
print(results)

应用场景分析

• 语义搜索：在大型文本数据库中进行相关性搜索，例如搜索文章、文档或产品描述。
• 推荐系统：基于用户历史行为和兴趣，推荐相关的内容或产品。
• 智能问答：通过检索相关答案，并生成自然语言响应。

实践建议

1. 优化查询效率：根据应用场景调整向量维度和查询参数，以确保查询速度和精度。
2. 数据预处理：在将数据加入向量数据库之前，进行必要的预处理和转换，以获得更高质量的嵌入向量。
3. 监控和调优：定期监控系统性能，根据实际使用情况进行参数调优，以获得最佳用户体验。

结束语：
如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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