嵌入模型与Chroma向量数据库 - Chroma安装与简单应用实例 - AI大模型应用开发必备知识
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本课程主要介绍和讲解嵌入模型与向量数据库简介，Qwen3嵌入模型使用，Chroma向量数据库使用，Chroma安装，Client-Server模式，集合添加，修改，删除，查询操作以及自定义Embedding Functions。
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嵌入模型与Chroma向量数据库 - Chroma安装与简单应用实例 - AI大模型应用开发必备知识
我们看下Chroma的快速开始指南
可以学习下：
https://docs.trychroma.com/docs/overview/getting-started安装下ChromaDB
pip install chromadb -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com创建ChromDB客户端，我们现在用的是默认的内存数据库模式。
import chromadb chroma_client = chromadb.Client()创建集合，集合是用于存储嵌入、文档和任何其他元数据的地方。集合会对嵌入和文档进行索引，从而实现高效的检索和过滤。你可以使用以下名称创建一个集合：
collection = chroma_client.create_collection(name="my_collection") # 创建集合添加一些文档数据到集合里去，Chroma将自动存储您的文本，并处理嵌入和索引。您还可以自定义嵌入模型。您必须为文档提供唯一的字符串ID。
collection.add( ids=["id1", "id2"], documents=[ "This is a document about pineapple", "This is a document about oranges" ] )查询集合，您可以使用一系列查询文本对集合进行查询，Chroma将返回n个最相似的结果。就是这么简单！
results = collection.query( query_texts=["This is a query document about hawaii"], # Chroma will embed this for you n_results=2 # how many results to return ) print(results)运行结果，默认chroma会自动安装一个all-MiniLM-L6-v2的嵌入模型。
C:\Users\caofe\.cache\chroma\onnx_models\all-MiniLM-L6-v2\onnx.tar.gz: 100%|██████████| 79.3M/79.3M [07:15<00:00, 191kiB/s] {'ids': [['id1', 'id2']], 'embeddings': None, 'documents': [['This is a document about pineapple', 'This is a document about oranges']], 'uris': None, 'included': ['metadatas', 'documents', 'distances'], 'data': None, 'metadatas': [[None, None]], 'distances': [[1.0404009819030762, 1.2430799007415771]]}