使用Chroma和SelfQueryRetriever构建智能向量数据库应用

技术背景介绍

在构建AI应用时，向量数据库（Vector Database）是一个相当关键的组件。它能够存储文本、图像等数据的向量表示，从而支持高效的相似度搜索。Chroma是一个用于构建AI应用的向量数据库，可以方便地存储和检索嵌入向量。

在本文中，我们将展示如何使用SelfQueryRetriever结合Chroma向量数据库，实现一个智能的文档检索系统。

核心原理解析

Chroma向量数据库

Chroma允许将文档以向量的形式存储，并基于向量的相似度进行高效检索。这对于需要快速查找相似内容的AI应用非常有用。

SelfQueryRetriever

SelfQueryRetriever是LangChain库中的一个可用对象，它能够基于预定义的文档元数据和内容描述进行智能查询，自动构建查询表达式并过滤检索结果。

代码实现演示

1. 安装必要依赖

%pip install --upgrade --quiet lark langchain-chroma

2. 获取OpenAI API Key

import getpass
import os

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("OpenAI API Key:")

3. 创建Chroma向量存储

from langchain_chroma import Chroma
from langchain_core.documents import Document
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

# 初始化OpenAI嵌入
embeddings = OpenAIEmbeddings(