AI原生嵌入式矢量模型数据库ChromaDB-部署与使用指南

本文主要是介绍AI原生嵌入式矢量模型数据库ChromaDB-部署与使用指南，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在人工智能大模型领域， 离不开NLP技术，在NLP中词向量是一种基本元素，如何存储这些元素呢？ 可以使用向量数据库ChromeDB

Chroma

Chroma 是 AI 原生开源矢量数据库。Chroma 通过为 LLM 提供知识、事实和技能，使构建 LLM 应用程序变得容易。同时也是实现大模型RAG技术方案的一种有效工具。

简介

• Chrome提供以下能力：

  1. 存储嵌入类型数据（embeddings）和其元数据
  2. 嵌入（embed）文档和查询
  3. 对嵌入类型的检索

• Chrome 的原则：

  1. 对用户的简单性，并保障开发效率
  2. 同时拥有较好的性能

• Chroma 作为服务器运行，同时提供客户端的SDK（支持Java, Go，Python, Rust等多种语言）。

安装与运行

1. 首先要确保有安装有Python运行环境
2. 安装Chroma模块

   pip install chromadb
   

3. 创建数据库存储目录

   mkdir db_data
   

4. 运行Chroma服务并指定路径

   chroma run --path db_data
   

如图所示，Chroma服务就成功启动啦！😄

将Chroma作为服务常态化运行

将chromadb.service配置文件放在/etc/systemd/system/目录并用命令systemctl start chromadb启动服务即可。
附赠一份配置模板，具体参数按实际情况配置即可。

[Unit]
Description=ChromaDB Service
After=network-online.target[Service]
ExecStart=/root/anachonda3/bin/chroma run --path /chromadb/db_data
User=root
Group=root
Restart=always
RestartSec=3
export CHROMA_SERVER_HOST=127.0.0.1
Environment=CHROMA_SERVER_HTTP_PORT=8881
ANONYMIZED_TELEMETRY=False
[Install]
WantedBy=default.target

Python客户端使用指南

1. 导入模块并创建数据库连接

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

2. 创建数据库集合（collection）

   collection = chroma_client.create_collection(name="my_collection")
   #chroma_client = chromadb.PersistentClient(path="/path/to/save/to") # 设置持久化路径

   因为Chroma 在 url 中使用集合名称，因此命名有一些限制：
   • 名称的长度必须介于 3 到 63 个字符之间。
   • 名称必须以小写字母或数字开头和结尾，并且中间可以包含点、破折号和下划线。
   • 名称不得包含两个连续的点。
   • 名称不得是有效的 IP 地址。

• 集合的一些便捷方法

# 返回集合中前10项的一个列表
collection.peek() 
# 返回集合中的项目个数
collection.count()
# 重命名集合
collection.modify(name="new_name") 

4. 添加文档(documents)到集合（collection）中

   collection.add(
   embeddings=[[1.2, 2.3, 4.5], [6.7, 8.2, 9.2]],
   documents=["This is a document", "This is another document"],
   metadatas=[{"source": "my_source"}, {"source": "my_source"}],
   ids=["id1", "id2"]
   )
   

5. 查询文档 n 个最相近的结果

   results = collection.query(
   query_texts=["This is a query document"],
   n_results=2
   )
   

6. 便捷方法

   chroma_client.heartbeat() # 纳秒级心跳，确保与服务端连接状态
   chroma_client.reset() # 重置数据库，清除已有信息
   

查询集合

使用.query方法查询集合

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"}
)

更新集合数据

使用.update方法更新集合

collection.update(ids=["id1", "id2", "id3", ...],embeddings=[[1.1, 2.3, 3.2], [4.5, 6.9, 4.4], [1.1, 2.3, 3.2], ...],metadatas=[{"chapter": "3", "verse": "16"}, {"chapter": "3", "verse": "5"}, {"chapter": "29", "verse": "11"}, ...],documents=["doc1", "doc2", "doc3", ...],
)

使用upsert更新数据，若不存在则新增。

collection.upsert(ids=["id1", "id2", "id3", ...],embeddings=[[1.1, 2.3, 3.2], [4.5, 6.9, 4.4], [1.1, 2.3, 3.2], ...],metadatas=[{"chapter": "3", "verse": "16"}, {"chapter": "3", "verse": "5"}, {"chapter": "29", "verse": "11"}, ...],documents=["doc1", "doc2", "doc3", ...],
)

从集合中删除数据

使用delete方法删除数据

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

总结

通过这次学习，了解到了使用ChromeDB的基本方法，真是太好啦。

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