3分钟上手Chroma向量数据库：LLM Universe本地知识库搭建指南

3分钟上手Chroma向量数据库：LLM Universe本地知识库搭建指南

【免费下载链接】llm-universe 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe

你还在为本地知识库搭建烦恼？本文将带你3分钟快速掌握Chroma向量数据库的使用方法，轻松构建LLM Universe本地知识库。读完你将学会Chroma的安装配置、数据导入与查询等核心操作，让你的知识库高效运行。

一、Chroma向量数据库简介

Chroma是一款轻量级向量数据库，专为LLM应用设计，具有简单易用、高效存储和查询向量数据等特点。在LLM Universe项目中，Chroma被广泛应用于知识库构建，其数据存储在data_base/vector_db/chroma/目录下，包含chroma.sqlite3等文件。

二、Chroma安装与配置

2.1 安装Chroma

通过pip命令即可快速安装Chroma：

pip install chromadb

2.2 配置Chroma

安装完成后，无需复杂配置即可使用。Chroma默认使用本地文件存储数据，数据文件位于data_base/vector_db/chroma/。

三、数据导入与分块处理

3.1 数据分块

在将数据导入Chroma之前，需要对文本进行分块处理。项目中提供了分块示例，可参考notebook/C3/C3.ipynb。分块效果如图所示：

3.2 数据导入

通过以下代码可将分块后的数据导入Chroma：

import chromadb
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("my_collection")
collection.add(
    documents=["文档1内容", "文档2内容"],
    metadatas=[{"source": "文档1"}, {"source": "文档2"}],
    ids=["id1", "id2"]
)

四、向量查询与相似度匹配

4.1 向量查询

使用Chroma进行向量查询非常简单，代码示例如下：

results = collection.query(
    query_texts=["查询文本"],
    n_results=2
)
print(results)

4.2 相似度匹配

Chroma会根据向量相似度返回匹配结果，相似度匹配示意图如下：

五、项目实战案例

在LLM Universe项目中，Chroma被应用于多个案例，如个人知识库助手。可参考docs/C6/案例1：个人知识库助手.md，了解Chroma在实际项目中的应用。

六、总结与展望

通过本文的介绍，你已经掌握了Chroma向量数据库的基本使用方法。Chroma作为一款轻量级向量数据库，在LLM应用中具有广泛的应用前景。后续你可以进一步探索Chroma的高级功能，如向量索引优化等，提升知识库的性能。

官方文档：docs/C3/C3.md 项目教程：README.md

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