使用Chroma构建基于向量的AI应用_chroma示例-优快云博客

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Chroma是一个强大的数据库，专为构建使用嵌入的AI应用而设计。在这篇文章中，我们将介绍如何安装和设置Chroma，并展示如何使用Chroma构建一个向量存储库(VectorStore)。此外，我们还会讲解如何使用SelfQueryRetriever进行语义搜索和实例选择。

技术背景介绍

在AI应用中，嵌入(embeddings)是将高维数据映射到低维空间的方式。向量存储(VectorStore)是一个存储向量数据的数据库，这在语义搜索和相似性比较中非常有用。Chroma是一个高度优化的向量数据库，它支持高效的向量存储、检索和管理。

核心原理解析

Chroma的核心概念是将文本或其他高维度数据转换为向量，并将这些向量存储在数据库中。通过高效的检索算法，Chroma能够快速找到与查询向量最相似的存储向量。这使得Chroma在构建语义搜索和实例选择的AI应用中非常有用。

代码实现演示

安装和设置

首先，我们需要安装langchain-chroma包：

pip install langchain-chroma

构建向量存储(VectorStore)

以下是如何使用Chroma构建一个向量存储库的示例代码：

from langchain_chroma import Chroma

# 初始化Chroma向量存储
vector_store = Chroma(dataset='your-dataset-name')

# 假设我们有一些文本数据
texts = ["apple", "banana", "cherry"]

# 将文本转换为向量并存储
for text in texts:
    vector_store.add_text(text)

# 检索相似向量
query = "apple"
results = vector_store.similarity_search(query)
print("Similarity search results:", results)

使用SelfQueryRetriever进行语义搜索

SelfQueryRetriever是一个强大的工具，可用于在向量存储中进行自查询和语义搜索。以下是一个示例代码：

from langchain.retrievers import SelfQueryRetriever

# 使用稳定可靠的API服务
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

# 初始化SelfQueryRetriever
retriever = SelfQueryRetriever(vector_store=vector_store)

# 进行语义搜索
query = "find similar text to apple"
results = retriever.retrieve(query)
print("Retrieved documents:", results)