从chromadb.utils中导入embedding_functions: 如果chromadb库已安装,你可以尝试从chromadb.utils中导入embedding_functions模块。使用以下代码进行导入: python from chromadb.utils import embedding_functions 验证embedding_functions是否已成功导入:
在chromadb.utils 的 embedding_functions 里面已经适配了常用的嵌入模型,比较平常的是SentenceTransformer这个库的嵌入模型,很多嵌入模型都适配这个库,有少部分不支持,就需要自己自定义一个。 # 模型地址 cuda还是cpu 是否归一化(据说效果会更好) ef = embedding_functions.SentenceTransformerEmbeddingFunction( self.model...
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...
# function to call OpenAI embeddings openai_ef = embedding_functions.OpenAIEmbeddingFunction( api_key="YOUR_API_KEY", model_name="text-embedding-ada-002" ) 结论 总之,向量数据库是生成式人工智能应用的关键构建块。ChromaDB就是这样一种向量数据库,它越来越多地用于各种基于LLM的应用程序中。 资源 Chrom...
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 ...
.vscode bin chromadb api auth cli db experimental ingest logservice migrations proto quota rate_limiting segment server telemetry test utils __init__.py batch_utils.py data_loaders.py delete_file.py directory.py distance_functions.py embedding_functions.py ...
from chromadb.utils.embedding_functions.sentence_transformer_embedding_function import SentenceTransformerEmbeddingFunction from read_word import extract_titles class EmbeddingDB: def init(self, db, embedding_function=None): """ docker pull chromadb/chroma docker run -p 8000:8000 chromadb/chroma m3_...
Using Embedding Functions This package includes all embedding libraries as bundled dependencies, so you can use them directly: import{ChromaClient,OpenAIEmbeddingFunction}from"chromadb";constembedder=newOpenAIEmbeddingFunction({openai_api_key:"your-api-key",model_name:"text-embedding-ada-002",});const...
1import pathlib 2import chromadb 3from chromadb.utils import embedding_functions 4from more_itertools import batched 5 6def build_chroma_collection( 7 chroma_path: pathlib.Path, 8 collection_name: str, 9 embedding_func_name: str, 10 ids: list[str], 11 documents: list[str], 12 metadatas...
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: from chromadb import Documents, EmbeddingFunction, Embeddings ...