ChromaDB是一个为大规模文本数据设计的分布式存储系统,它支持高效的索引和查询操作,非常适合与大型语言模型进行交互。通过使用ChromaDB,我们可以将ChatGLM-3所需的数据存储在分布式环境中,确保数据的可扩展性和高可用性。此外,ChromaDB还提供了丰富的查询接口,使我们能够根据模型的需求进行灵活的数据检索。 接下来,我们来...
ChromaDB,通常称为Chroma,是一个开源的向量数据库,专为涉及大规模语言模型的应用而设计。ChromaDB 的一个关键特点是其实现的简洁性,它只专注于几种方法来在数据库中创建、删除、检索和更新向量。 该公司于2023年4月完成了首次种子轮投资,这突显了该产品还很年轻,说明它仍在快速成长和开发中。这一早期的发展阶段...
chroma_client = chromadb.Client(Settings(allow_reset=True)) #chroma_client.reset() # 创建一个 collection self.collection = chroma_client.get_or_create_collection(name=collection_name) self.embedding_fn = embedding_fn def add_documents(self, documents): '''向 collection 中添加文档与向量''' s...
初步感觉,chromadb更接近一个数据库,它有完整的检索过程,可以得到原文和索引 defchat(self, user_query): # 1. 检索 search_results =self.vector_db.search(user_query,self.n_results) # 2. 构建 Prompt prompt = build_prompt( prompt_template, info=search_results['documents'][0], query=user_query...
Chroma擅长处理多媒体内容,Milvus 提供通用的数据处理能力且特别适合于推荐系统和语言/视觉分析,Faiss 强调其 GPU 加速在搜索上的优势,而 Weaviate 则以其在企业级数据管理中的应用为特色。 4、支持语言 可以看到chroma基本是原始python的内置库了,对于...
load_db检查FAISS库是否在目录opdf_index中的磁盘上并尝试加载,最终返回一个FAISS对象。 该模块代码的完整代码如下: # LoadFVectorize.py from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings from langchain_community.document_loaders import OnlinePDFLoader ...
这里我们使用FAISS用于向量存储。如果你正在使用ChromaDB并想知道如何执行类似的可视化,renumics-spotlight也是支持的。 总结 检索增强生成(RAG)允许我们利用大型语言模型的能力,即使LLM没有对内部文档进行训练也能得到很好的结果。RAG涉及从矢量库中检索许多相关文档块,然后LLM将其用作生成的上下文。因此嵌入的质量将在RAG...
这里我们使用FAISS用于向量存储。如果你正在使用ChromaDB并想知道如何执行类似的可视化,renumics-spotlight也是支持的。 总结 检索增强生成(RAG)允许我们利用大型语言模型的能力,即使LLM没有对内部文档进行训练也能得到很好的结果。RAG涉及从矢量库中检索许多相关文档块,然后LLM将其用作生成的上下文。因此嵌入的质量将在RAG...
(model_path="./models/tinyllama_gguf/tinyllama-1.1b-chat-v1.0.Q5_K_M.gguf",temperature=0.01,max_tokens=2000,top_p=1,verbose=False,n_ctx=2048)# vectorize and create a retrieverdb = LoadFVectorize.load_db()faiss_retriever = db.as...
Issue: non-English characters like German Umlauts in the project name or path causing an error when loading the vector store (the local memory of the AI) from disk. It's an issue with chromadb, aga...