openai_ef = embedding_functions.OpenAIEmbeddingFunction( api_key="YOUR_API_KEY", model_name="text-embedding-ada-002" ) 其他包括Cohere,HuggingFace等。 自定义Embeddings算法 你甚至可以使用自己的本地Embeddings算法,Chroma留有扩展点: f
defadd(ids:OneOrMany[ID],embeddings:Optional[OneOrMany[Embedding]]=None,metadatas:Optional[OneOrMany[Metadata]]=None,documents:Optional[OneOrMany[Document]]=None)->None 除此之外,你还可以有如下传参: ids: 文档的唯一ID embeddings(可选): 如果不传该参数,将根据Collection设置的embedding_function进行...
embedding_function:提取嵌入表示的函数,默认支持 sentence-transformer 接口和相关模型,也支持自定义该函数 该参数默认为None,为 None 时,后续添加文本数据时,需要自己手动计算文本 embedding。 不为None,已经设置好嵌入模型时,后续直接添加文本数据即可,chroma 内部会自动计算 embedding。 3.3 collection 类相关的函数 返...
collection=client.create_collection(name="my_collection",embedding_function=emb_fn)collection=client.get_collection(name="my_collection",embedding_function=emb_fn) 修改集合的嵌入函数 我们还可以修改集合的嵌入函数。这可以通过以下代码实现: 代码语言:python ...
可额外传入embedding_function指定自己的 embedding 方法,若不指定则会使用默认的 all-minilm-l6-v2 模型。获取已有 collection 时必须传入与创建时相同的embedding_function。也可以不用管这个embedding_function,在存数据时把 embedding 一并传入就行。 可额外传入metadata参数指定其他设置。需要传入一个字典, ...
openai_ef = embedding_functions.OpenAIEmbeddingFunction( api_key="YOUR_API_KEY", model_name="text-embedding-ada-002" ) 比较吸引我的是,chromadb还支持集成Ollama中的模型进行embedding: import chromadb.utils.embedding_functions as embedding_functions ollama_ef = embedding_functions.OllamaEmbeddingFunctio...
collection = client.get_collection(name="my_collection", embedding_function=emb_fn) 1. 2. 如果您已经自己生成了嵌入(embeddings),您可以直接将它们加载进去: collection.add( embeddings=[[1.2, 2.3, 4.5], [6.7, 8.2, 9.2]], documents=["This is a document", "This is another document"], ...
embedding_function=embedding )print(f"{persist_directory}")# 定义检索功能retriever=vectordb.as_retriever()# 定义记忆功能memory = ConversationBufferMemory( memory_key="chat_history",# 与 prompt 的输入变量保持一致。return_messages=True# 将以消息列表的形式返回聊天记录,而不是单个字符串)ifnotis_new:...
fromchromadb.utilsimportembedding_functions ollama_ef=embedding_functions.OllamaEmbeddingFunction(url="http://localhost:11434/api/embeddings",model_name="llama2") 性能优化建议 批量操作:使用collection.upsert()代替多次add()提升写入速度 元数据索引:为常用过滤字段(如文档类型、日期)建立索引 ...
3-3(1):embedding模型 | BERT模型 | RAG | embedding_function 02:47 03-3(2):哪些模型可以进行embedding操作?来了解一下! sentence_transformers | 嵌入 | embedding 17:03 03-3(3):OpenAI在线推理服务. Google | HuggingFace | Cohere 00:59 03-3(4):ollama文本嵌入/embedding。 ollama | embeddi...