Chroma 是 AI 原生的开源矢量数据库。Chroma 使知识、事实和技能可插入 LLM，从而可以轻松构建 LLM 应用程序。Chroma 是 AI 原生的开源矢量数据库。Chroma 使知识、事实和技能可插入 LLM，从而可以轻松构建 LLM 应用程序。

🌟Chroma是一个文档检索系统，它存储了一组文档以及它们相应的嵌入向量。当接收到嵌入向量后，Chroma会根据其内部的索引结构快速查找最相关的文档。 

尝试 

import chromadb
chroma_client = chromadb.Client()
collection = chroma_client.create_collection(name="my_collection")collection.add(documents=["This is a document about pineapple","This is a document about oranges"],ids=["id1", "id2"]
)
results = collection.query(query_texts=["This is a query document about hawaii"], n_results=2 
)
print(results)

💥 输出：

{'ids': [['id1', 'id2']], 'distances': [[1.0404009819030762, 1.2430802583694458]], 'metadatas': [[None, None]], 'embeddings': None, 'documents': [['This is a document about pineapple', 'This is a document about oranges']], 'uris': None, 'data': None, 'included': ['metadatas', 'documents', 'distances']}

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import chromadb
# 创建 ChromaDB 客户端实例
chroma_client = chromadb.Client()
# 获取一个集合
collection = chroma_client.get_or_create_collection(name="my_collection")
# 插入或更新文档
collection.upsert(documents=["This is a document about pineapple","This is a document about oranges"],ids=["id1", "id2"]
)
# 查询：
results = collection.query(query_texts=["This is a query document about florida"],n_results=2 
)
print(results)

💥输出：

• 'ids': 返回的文档 ID 列表。['id2', 'id1'] 表示查询结果中最相关的两个文档是 id2 和 id1。

• 'distances': 每个查询文本与其对应结果之间的距离（相似度）。数值越小表示相似度越高。[1.1462138891220093, 1.3015375137329102] 表示 id2 的相似度高于 id1

• Chroma 将存储文本并自动处理嵌入和索引，我们也可以自定义嵌入模型。

• 默认情况下，Chroma 使用Sentence Transformers all-MiniLM-L6-v2模型来创建嵌入。

也可以通过docker下载chroma： 

docker pull chroma/chroma
# 拉取 ChromaDB 镜像
docker run -p 8000:8000 chroma/chroma
# 运行 ChromaDB 容器

验证 ChromaDB 服务是否正在运行 

curl http://localhost:8000

 启动持久 Chroma 客户端

import chromadb
client = chromadb.PersistentClient(path="/home/ma-user/work/chroma_ku")

💯使用 PersistentClient 创建的客户端会将所有的数据（包括集合、文档、嵌入等）持久化到磁盘上。这意味着即使你关闭了应用程序并重新启动，之前添加的数据仍然会被保留。

# client是持久的客户端
collection = client.create_collection(name="my_collection")

• path是 Chroma 将其数据库文件存储在磁盘上并在启动时加载它们的地方
• client.reset() 重置数据库

在客户端-服务器模式下运行Chroma 

🧊Chroma 客户端连接到在单独进程中运行的 Chroma 服务器。

🧊上面我们创建了客户端，现在可以启动 Chroma 服务器:

🧊我们在浏览器输入http://localhost:8000 ：

• 会看到一个错误页面（404 Not Found），因为 ChromaDB 服务器默认不提供静态页面，而是提供 API 端点 

🌟 然后使用 Chroma HTTP 客户端连接到服务器:

import chromadb
chroma_client = chromadb.HttpClient(host='localhost', port=8000)

然后就可以操作了~~

操作集合

import chromadb
path = "E:\\AI-1\\Chroma_ku"
client = chromadb.PersistentClient(path=path)
# PersistentClient 会从指定的路径加载现有的数据库文件from sentence_transformers import SentenceTransformer# 加载预训练的句子嵌入模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')# 定义嵌入函数
def emb_fn(texts):return model.encode(texts, convert_to_tensor=True).cpu().numpy()collection = client.get_collection(name="my_collection", embedding_function=emb_fn)
collection.upsert(documents=["This is a document about pineapple","This is a document about oranges"],ids=["id1", "id2"]
)

我们可以使用 按照名称检索现有集合.get_collection，并使用 删除集合.delete_collection。还可以使用.get_or_create_collection获取集合（如果存在）或创建集合（如果不存在）。 

collection = client.get_collection(name="test") 
collection = client.get_or_create_collection(name="test") 
client.delete_collection(name="my_collection")

集合有一些实用的便捷方法：

collection.peek() # 返回集合中前十的列表
collection.count() # 返回集合中的项目数
collection.modify(name="new_name")  # 重命名

距离函数 

collection = client.create_collection(name="collection_name",metadata={"hnsw:space": "cosine"} )

实例创建一个使用余弦相似度的集合，并插入一些文档：（保证chroma已经运行起来）

import chromadb
from sentence_transformers import SentenceTransformer# 创建 HttpClient 实例
client = chromadb.HttpClient(host="localhost", port=8000)# 加载预训练的句子嵌入模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')# 定义嵌入函数
def emb_fn(texts):return model.encode(texts, convert_to_tensor=True).cpu().numpy()# 创建一个使用余弦相似度的集合
collection = client.create_collection(name="my_collection",metadata={"hnsw:space": "cosine"}
)# 插入文档
collection.upsert(documents=["This is a document about pineapple","This is a document about oranges"],metadatas=[{"source": "internet"}, {"source": "local"}],ids=["id1", "id2"]
)# 查询文档
results = collection.query(query_texts=["This is a query document about fruit"],n_results=2 
)

向集合添加数据：

collection.add(documents=["lorem ipsum...", "doc2", "doc3", ...],metadatas=[{"chapter": "3", "verse": "16"}, {"chapter": "3", "verse": "5"}, {"chapter": "29", "verse": "11"}, ...],ids=["id1", "id2", "id3", ...]
)
# 每个元数据项是一个字典，其中键值对表示文档的附加信息

🌟使用 query 方法来查找与给定查询向量最相似的文档，并且可以附加一些过滤条件：

collection.query(query_embeddings=[[11.1, 12.1, 13.1], [1.1, 2.3, 3.2], ...],n_results=10,where={"metadata_field": "is_equal_to_this"},where_document={"$contains": "search_string"}
)

• 查询将按顺序返回n_results与每个 最接近的匹配项。可以提供可选的过滤词典，以便根据与每个文档关联的 进行过滤。此外，还可以提供可选的过滤词典，以便根据文档的内容进行过滤

从集合中删除数据 

删除特定 ID 且元数据中 chapter 为 "20" 的文档

collection.delete(ids=["id1", "id2", "id3",...],where={"chapter": "20"}
)