RAG实践（二）安装并使用向量数据库（chromadb）

1. 环境

1. 环境：
2. miniconda==24.11.1
3. python==3.12.1

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2. 介绍

chromadb 是一个开源的向量数据库，专门用于存储和检索高维向量数据，轻量级，适合快速原型开发，适合新手练习。
3. 安装

1. pip install chromadb

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3.1 持久客户端运行

1. chroma run --path /path

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/path 是文件存储磁盘的路径
这样就阐明已经启动，默认是8000端口
http://localhost:8000/docs
启动后可以打开swagger文档，有接口可以操作数据库
官方文档
启动后Getting started guide后是官方文档可以自行查看

3.X 安装过程的问题

这是因为chroma-hnswlib，它依靠于 hnswlib，而 hnswlib 必要 C++ 编译器和 cmake

下载  Visual Studio Build Tools
并确保勾选 C++ 编译器和 CMake。

4.代码实践增、删、改、查

1. import chromadb
3. chroma_client = chromadb.HttpClient(host='localhost', port=8000)
4. chroma_client.heartbeat

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1. ##创建一个集合、类似于传统数据库的表
2. collection = chroma_client.get_or_create_collection(name ="test_collection")
3. ##插入数据
4. collection.add(
5.     embeddings=[[0.1, 0.2, 0.3], [0.4, 0.5, 0.6]], #向量数据
6.     metadatas=[{"name": "item1"}, {"name": "item2"}],#元数据，描述向量的数据
7.     ids=["id1", "id2"]
8. )

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1. ##删除数据
2. collection.delete(
3.     ids=["id1"]
4. )

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1. ##更新数据
2. collection.update(
3.     ids=["id1", "id2", ],
4.     embeddings=[[1.1, 2.3, 3.2], [4.5, 6.9, 4.4]],
5.     metadatas=[{"chapter": "3", "verse": "16"}, {"chapter": "3", "verse": "5"}],
6.     documents=["doc1", "doc2"],
7. )

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1. # 查询数据
2. results = collection.get(
3.    
4.     where={"verse": "5"}
5. )
8. print(results)
10. # 查询数据
11. results = collection.query(
12.    query_embeddings=[1.0, 2.0, 3.0],
13.     where={"verse": "16"}
14. )

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1. #删除集合
2. chroma_client.delete_collection("test_collection")

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