chroma_client = chromadb.Client() # Ephemeral by default scifact_corpus_collection = chroma_client.create_collection(name='scifact_corpus', embedding_function=embedding_function) 接下来加载语料,这个过程比较耗费内存,我们建议按照50-1000条的规模进行批量处理。本例中这个过程花了1分钟,使用先前指定的embedd...
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, "hnsw:spac...
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...
embeddings(可选): 如果不传该参数,将根据Collection设置的embedding_function进行计算。 metadatas(可选):要与嵌入关联的元数据。在查询时,您可以根据这些元数据进行过滤。 documents(可选):与该嵌入相关联的文档,甚至可以不放文档。 示例: collection.add( ...
print(embedding_functions.DefaultEmbeddingFunction) 如果上述代码没有抛出异常,并且能够正确打印出函数名,那么说明embedding_functions已经成功导入。 如果导入失败,提供错误排查建议: 如果在尝试导入embedding_functions时遇到任何异常(如ModuleNotFoundError),那么可能是因为chromadb库没有正确安装,或者安装的版本不包含util...
importuuidimportchromadb from chromadb.utilsimportembedding_functions from down_mpimportget_text_chunks_from_url # 指定embeddingfunction使用openai接口能力 openai_ef=embedding_functions.OpenAIEmbeddingFunction(api_base="https://api.gptmini.ai/v1",api_key="sk-XXX",model_name="text-embedding-ada-002...
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, ...
Embedding Models Prompts / Prompt Templates / Prompt Selectors Output Parsers Document Loaders Vector Stores / Retrievers Memory Agents / Agent Executors Tools / Toolkits Chains Callbacks/Tracing Async Reproduction The Chroma constructor in the vectorstore section uses the document function when it should...
embeddings(可选): 如果不传该参数,将根据Collection设置的embedding\_function进行计算。 metadatas(可选):要与嵌入关联的元数据。在查询时,您可以根据这些元数据进行过滤。 documents(可选):与该嵌入相关联的文档,甚至可以不放文档。 示例: collection.add( ...