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标题: 向量数据库chromadb [打印本页]

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作者: 林克link02    时间: 4 小时前
标题: 向量数据库chromadb
作者：CSDN博客
最近在学习AGI， 学习了向量数据库，

什么是向量：

向量是一种有大小和方向的数学对象。它可以表示为从一个点到另一个点的有向线段。例如，二维空间中的向量可以表示为 (x,y)，表示从原点 (0,0) 到点 (x,y) 的有向线段。

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以此类推，我可以用一组坐标 (x0,x1,…,xN−1) 表示一个 N 维空间中的向量，N 叫向量的维度。

• 文本向量：
  
  将文本转成一组N维浮点数，即文本向量又叫Embeddings，向量之间通过计算距离，根据距离远近来确定语义的相似度。
  向量间的相似度计算：可以通过欧氏距离或余弦距离来判断
  
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  1. import numpy as np
  2. from numpy import dot
  3. from numpy.linalg import norm
  6. def cos_sim(a, b):
  7.     '''余弦距离 -- 越大越相似'''
  8.     return dot(a, b)/(norm(a)*norm(b))
  11. def l2(a, b):
  12.     '''欧氏距离 -- 越小越相似'''
  13.     x = np.asarray(a)-np.asarray(b)
  14.     return norm(x)

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  向量数据库
  
  知道什么是向量和文本向量后，我们来继续了解什么时向量数据库：
  向量数据库，就是一种专门用于存储和查询向量数据库的数据库系统。这类数据库的主要特点存储的数据类型是数学向量，即一系列数值的有序集合。这些向量通常表示的是多维空间中的点，可以用来表示文本、图像、音频、视频等多种类型的数据经过向量化后的特征表示。
  工作原理：
         1: 数据存储：将向量数据及其相关的元数据存储到数据库中
         2: 索引构建：为了加速相似性搜索，数据库会建立索引结构，如 KD 树、球树（Ball Tree）、局部敏感哈希（LSH）等。
         3: 当用户发起查询时，数据库利用索引来快速找到与查询向量最相似的结果。
  
• chroma
  
  chroma是一个向量数据库，官网的描述如下(Chroma Docs (trychroma.com))：
  
  
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       存储向量数据及其元数据
       向量文档和查询文档
       查询向量文档
  Chroma 默认使用的相似度计算模式是 L2（欧氏距离）。这意味着当用户没有明确指定其他的相似度度量方法时，Chroma 会采用计算两个向量之间欧氏距离的方式来衡量它们的相似度。
  在实际应用中，如果需要更改默认的相似度计算方式，比如改为使用余弦相似度（cosine），可以在初始化 Chroma 数据库或者创建集合时通过相应的参数进行设置。
  在python环境下，可以跑以下脚本运行：
  1. db = Chroma(
  2.     collection_name=collection_name,
  3.     embedding_function=emb_fun,
  4.     persist_directory=persist_directory,
  5.     client_settings={
  6.         'hnsw:space': 'cosine'  # 或者 'l2' 等其他度量方法
  7.     }
  8. )

  复制代码
  1. pip install chromadb
  2. pip install sentence_transformers
  3. chroma run --path /db_path

  复制代码
  1. import chromadb
  2. from chromadb import Settings
  6. class MyVectorDBConnector:
  7.     def __init__(self, collection_name, embedding_fn):
  8.         chroma_client = chromadb.Client(Settings(allow_reset=True))
  10.         chroma_client.reset()
  12.         # 创建一个collection
  13.         self.collection = chroma_client.get_or_create_collection(
  14.             name = collection_name)
  15.         self.embedding_fn = embedding_fn
  17.     def add_documents(self, documents):
  18.         '''向 collection 中添加文档与向量'''
  19.         self.collection.add(
  20.             embeddings=self.embedding_fn(documents),
  21.             documents=documents,
  22.             ids=[f"id{i}" for i in range(len(documents))]
  23.         )
  25.     def search(self, query_text, top_n=3):
  26.         '''检索向量数据库'''
  27.         results = self.collection.query(
  28.             query_embeddings=self.embedding_fn([query_text]),
  29.             n_results=top_n
  30.         )
  31.         return results

  复制代码

原文地址：https://blog.csdn.net/weiwin/article/details/142521531

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