A. 基本使用

ChromaDB 是一个专门为向量数据库和嵌入查询优化的数据库。它可以与嵌入模型结合使用，存储和查询高维向量数据，通常用于大规模语义搜索、推荐系统等领域。

以下是使用 ChromaDB 的步骤：

1. 安装 ChromaDB

你可以通过 pip 安装 ChromaDB：

pip install chromadb

2. 创建一个数据库并插入数据

你需要创建一个 Chroma 的实例，然后可以在这个实例中创建一个集合并添加向量数据。

import chromadb# 创建 ChromaDB 客户端
client = chromadb.Client()# 创建一个集合，用于存储向量数据
collection = client.create_collection(name="my_collection")# 插入向量数据
documents = ["Document 1", "Document 2", "Document 3"]
embeddings = [[0.1, 0.2, 0.3],  # 向量 1[0.4, 0.5, 0.6],  # 向量 2[0.7, 0.8, 0.9],  # 向量 3
]
metadata = [{"source": "A"}, {"source": "B"}, {"source": "C"}]collection.add(documents=documents,    # 文本embeddings=embeddings,  # 对应的嵌入向量metadatas=metadata      # 附加的元数据
)

3. 查询向量

你可以根据提供的查询向量进行相似性搜索，查找与查询向量相似的文档。

query_embedding = [0.2, 0.3, 0.4]  # 你的查询向量# 搜索最相似的文档
results = collection.query(query_embeddings=[query_embedding],n_results=2  # 返回最相似的 2 个文档
)# 输出结果
print(results)

4. 更新与删除数据

你可以根据需要更新或删除某些向量或文档：

更新：

collection.update(ids=["id_of_document"],  # 要更新的文档的 iddocuments=["Updated document"],embeddings=[[0.9, 0.8, 0.7]],  # 更新后的嵌入向量
)

删除：

collection.delete(ids=["id_of_document"])  # 删除特定 ID 的文档

5. 获取集合中的数据

如果你想获取某个集合中的所有数据，可以使用以下方法：

all_docs = collection.get()
print(all_docs)

6. 使用 OpenAI 生成的嵌入向量

你还可以结合 OpenAI 等模型生成文本的嵌入向量，然后存储到 ChromaDB 中：

import openai# 使用 OpenAI 模型生成嵌入
response = openai.Embedding.create(model="text-embedding-ada-002",input="This is a sample document."
)embedding = response['data'][0]['embedding']

生成嵌入后，你可以将其插入到 ChromaDB 中，用于后续的查询和分析。

总结

ChromaDB 的主要功能包括：

• 存储和管理高维向量数据。
• 快速进行相似性搜索。
• 结合嵌入模型，用于语义搜索、推荐等应用。

如果你有更具体的需求或场景，可以进一步定制使用 ChromaDB 的操作。

B. 持久化与增量更新

在 ChromaDB 中，要实现持久化和增量更新，可以利用以下机制：

1. 持久化存储

ChromaDB 默认使用内存中的数据库来存储数据，但它也支持将数据持久化到磁盘，以便在应用重启后仍然保留数据。要实现持久化存储，你可以指定一个路径来保存数据。

import chromadb# 创建持久化的 ChromaDB 客户端，指定存储路径
client = chromadb.Client(persist_directory="./chromadb_data")# 创建或加载集合
collection = client.create_collection(name="my_collection")# 插入文档和向量
documents = ["Document 1", "Document 2"]
embeddings = [[0.1, 0.2, 0.3],[0.4, 0.5, 0.6],
]
metadata = [{"source": "A"}, {"source": "B"}]collection.add(documents=documents,embeddings=embeddings,metadatas=metadata
)# 调用这个方法来保存数据到磁盘
client.persist()

每当你更新或插入数据后，可以调用 client.persist() 将数据写入磁盘，这样即使程序关闭后，数据依然存在。

2. 增量更新

增量更新指的是当有新数据时，不必重写整个数据库，而只对新数据进行添加或修改。

增量插入新数据

你可以使用 collection.add() 方法来增量添加新文档和嵌入向量：

# 插入新的文档和嵌入
new_documents = ["Document 3"]
new_embeddings = [[0.7, 0.8, 0.9]]
new_metadata = [{"source": "C"}]# 增量添加到现有的集合中
collection.add(documents=new_documents,embeddings=new_embeddings,metadatas=new_metadata
)# 持久化保存增量更新的数据
client.persist()

更新现有的数据

如果你需要更新现有的文档或向量，可以使用 collection.update()：

# 更新已有的文档，假设你要更新 ID 为 "doc_id_1" 的文档
collection.update(ids=["doc_id_1"],  # 更新文档的 IDdocuments=["Updated Document 1"],  # 新的文档内容embeddings=[[0.3, 0.4, 0.5]]  # 新的向量
)# 持久化保存更新
client.persist()

删除文档

如果需要删除某些文档，可以使用 collection.delete() 方法：

# 删除 ID 为 "doc_id_1" 的文档
collection.delete(ids=["doc_id_1"])# 持久化保存更新
client.persist()

3. 加载已有数据

当你启动应用时，ChromaDB 可以从指定的持久化路径中加载已经保存的数据：

# 创建持久化的 ChromaDB 客户端并加载数据
client = chromadb.Client(persist_directory="./chromadb_data")# 加载已有的集合
collection = client.get_collection(name="my_collection")# 现在你可以查询、更新或删除集合中的数据

总结

1. 持久化：通过指定 persist_directory 来保存数据到磁盘，并使用 client.persist() 确保更新写入磁盘。
2. 增量更新：可以使用 collection.add() 插入新数据，collection.update() 更新现有数据，或 collection.delete() 删除数据，增量更新不会影响已有数据。
3. 加载持久化数据：在应用启动时，通过指定路径加载已经保存的数据库集合。

这种方式确保数据的持久性，并且支持高效的增量更新。

C. 参考文献

• chroma-core/chroma: the AI-native open-source embedding database
• alejandro-ao/langchain-ask-pdf: An AI-app that allows you to upload a PDF and ask questions about it. It uses OpenAI’s LLMs to generate a response.
• VikParuchuri/marker: Convert PDF to markdown quickly with high accuracy
• 240922-Ollama使用Embedding实现RAG-CSDN博客