db = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db") # 获取集合 chroma_collection = db.get_or_create_collection("quickstart") #将chroma分配为上下文中的vector_store vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection) storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_...
可以看到先创建一个chroma的客户端 chroma_client 可以看到创建了一个chroma_client这个客户端以后,然后用客户端创建一个chroma_collection这个集合,给这个集合起个名字 然后给llamaindex,定义的ChromaVectorStore,指定一下这个chroma_collection,然后这样就是用我们指定的向量数据库,其实就是指定了使用。chroma_collection来...
(3)创建 chroma 数据库的 collection chroma_collection = db.get_or_create_collection("quickstart") (4)将 chroma_collection 使用 LlamaIndex 的 ChromaVectorStore 进行以下类型转换和封装,转换成 LlamaIndex 的 VectorStore。 vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection) (5)将 Vector...
下面我们将把ChromaVectorStore和默认的SimplePropertyGraphStore结合起来使用。 %pipinstallllama-index-vector-stores-chroma 指定chroma存储向量 fromllama_index.core.graph_storesimportSimplePropertyGraphStorefromllama_index.vector_stores.chromaimportChromaVectorStoreimportchromadbclient=chromadb.PersistentClient("./chro...
#从llama_index库导入VectorStoreIndex和SimpleDirectoryReader,用于创建索引和读取目录数据 from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader #从llama_index导入ServiceContext,用于配置服务上下文 from llama_index import ServiceContext #从llama_index.vector_stores导入ChromaVectorStore,用于向量存储 ...
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=chroma_collection) storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store) # # create your index # index = VectorStoreIndex.from_documents( # documents, storage_context=storage_context ...
Automatic update generated by nixpkgs-update tools. This update was made based on information from passthru.updateScript. meta.description for python312Packages.llama-index-vector-stores-chroma is:...
pip install llama-index-vector-stores-chroma 要了解所有可用集成,请访问 LlamaHub。 然后,在代码中使用它: python import chromadb from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore from llama_index.core import StorageContext chroma_client = chromadb.PersistentClient() chroma_collection = chro...
import chromadbfrom llama_index.core importVectorStoreIndexfrom llama_index.core importStorageContextdefsearchIndexVectory(): db = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db") chroma_collection = db.get_or_create_collection("quickstart") storage_context =StorageContext.from_defaults(vector...
vectorstore = Chroma.from_documents(documents=splits, embedding=FastEmbedEmbeddings()) retriever = vectorstore.as_retriever() from langchain import hub # pip install langchainhub prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") def format_docs(docs): ...