chromadb向量数据库搭建和使用

最新推荐文章于 2025-06-20 11:05:45 发布
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分类专栏： 数据库 文章标签： 数据库
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一、服务端搭建

1.本地拉取容器镜像

docker pull chromadb/chroma

2.将本地容器镜像上传到远程服务器（如果远程服务器可以直接拉取镜像可以直接拉取，无需这一步）

docker save -o chromadb.tar chromadb/chroma

scp /Users/本地目录/chromadb.tar root@远程机器ip:/远程机器路径

3.远程服务器加载并运行容器镜像

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本文介绍了chromadb的相关概念，以及创建数据库，向量新增和查询等基本操作。并通过案例实践演示了检索效果。
delphi 向量数据库
05-06
### 使用Delphi实现向量数据库的方法和库 在现代软件开发中，向量数据库因其高效的数据检索能力而备受关注。然而，Delphi作为一种传统的编程语言，在处理新兴技术如向量数据库时可能面临一定的挑战。尽管如此，通过结合第三方库或接口调用的方式，仍然可以在Delphi环境中实现向量数据库的相关功能。 #### 1. 利用外部API连接向量数据库 一种常见的方法是通过HTTP REST API或其他网络协议与现有的向量数据库服务交互。例如，Chroma提供了RESTful API支持，可以通过Delphi编写客户端代码与其通信[^3]。 ```delphi uses IdHTTP, System.JSON; function QueryVectorDatabase(const URL: string; const Payload: TJSONObject): string; var HTTPClient: TIdHTTP; begin HTTPClient := TIdHTTP.Create(nil); try Result := HTTPClient.Post(URL, TStringStream(Payload.ToString)); finally HTTPClient.Free; end; end; procedure TForm1.ButtonClick(Sender: TObject); var RequestPayload: TJSONObject; Response: string; begin RequestPayload := TJSONObject.Create; try RequestPayload.AddPair('query', 'example query'); Response := QueryVectorDatabase('http://localhost:8000/query', RequestPayload); Memo1.Lines.Text := Response; finally RequestPayload.Free; end; end; ``` 此代码片段展示了如何利用Indy组件集中的`TIdHTTP`类发送JSON请求至远程服务器，并接收返回的结果[^1]。 #### 2. 借助Python中间层实现复杂逻辑 由于许多先进的向量数据库及其嵌入函数由Python生态主导，因此可以考虑创建一个基于Python的服务端应用作为中介层。Delphi前端负责界面展示及基础数据传输；而后台则完成实际的计算任务。 具体来说，您可以先按照前述提到的内容搭建好Python脚本以加载所需的模型和服务化接口： ```python from flask import Flask, request, jsonify import chromadb from text2vec import SentenceModel app = Flask(__name__) model = SentenceModel('text2vec-chinese') @app.route('/embed', methods=['POST']) def embed(): data = request.json['texts'] embeddings = model.encode(data).tolist() return jsonify(embeddings) if __name__ == '__main__': app.run(port=5000) ``` 接着再回到您的Delphi项目里调整相应的调用部分即可适应新的架构需求。 #### 3. 将机器学习模型编译成DLL供Delphi调用 对于追求更高性能或者希望减少对外部依赖的应用场景而言，另一种可行方案就是把训练好的ML/DL模型导出为共享库形式（比如C++/Rust/C#），之后借助标准过程描述符导入到Delphi工程之中直接操作[^2]。 假设我们已经有了这样一个预置加密解密流程的标准定义如下所示，则只需要遵循类似的模式去封装我们的目标AI模块就可以了。 ```pascal type TAESFunc = function (inputData: Pointer; inputDataLength: Integer; key: Pointer; keyLength: Integer; IV: Pointer; IVLength: Integer; encryptedData: Pointer): Integer; stdcall; var Handle: HMODULE; AES_EncryptProc: TAESFunc; begin Handle := LoadLibrary('aeslib.dll'); if Handle <> 0 then begin @AES_EncryptProc := GetProcAddress(Handle, 'AES_Encrypt'); // Use AES_EncryptProc as needed... end; end. ``` 以上仅作为一个概念性的示范，请依据实际情况替换对应的功能名称以及参数列表等内容。 --- ###
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