嵌入模型与Chroma向量数据库 - Chroma 集合查询操作 - AI大模型应用开发必备知识

大家好，我是小锋老师，最近更新《2027版 1天学会 嵌入模型与Chroma向量数据库 AI大模型应用开发 必备知识 视频教程》专辑，感谢大家支持。

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。

视频教程+课件+源码打包下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1Oo7dtFf_Zt7hJyl6aYX6TA?pwd=1234
提取码：1234

嵌入模型与Chroma向量数据库 - Chroma 集合查询操作 - AI大模型应用开发必备知识

查询Query API支持在稠密嵌入上进行最近邻相似性搜索。当您想要检索记录而不进行相似性排名时，请使用获取Get API。

Query

您可以使用 .query 查询集合以运行相似性搜索：

collection.query( query_texts=["thus spake zarathustra", "the oracle speaks"] )

Chroma将使用该集合的嵌入功能来嵌入您的文本查询，并使用输出结果对您的集合进行向量相似性搜索。 你可以直接提供query_embeddings，而不是query_texts。如果你的集合没有附加嵌入函数，则必须这样做。你的查询嵌入的维度必须与集合中嵌入的维度相匹配。 Python还支持将query_images和query_uris作为查询输入。

collection.query( query_embeddings=[[11.1, 12.1, 13.1], [1.1, 2.3, 3.2]] )

默认情况下，Chroma每次输入查询会返回10个结果。您可以使用n_results参数来修改这个数字：

collection.query( query_embeddings=[[11.1, 12.1, 13.1], [1.1, 2.3, 3.2]], n_results=100 )

ids参数允许您将搜索范围限制在仅包含所提供列表中ID的记录：

collection.query( query_embeddings=[[11.1, 12.1, 13.1], [1.1, 2.3, 3.2]], n_results=100, ids=["id1", "id2"] )

查询和获取支持，其中where用于元数据过滤，where_document用于全文搜索，regex用于正则表达式：

collection.query( query_embeddings=[[11.1, 12.1, 13.1], [1.1, 2.3, 3.2]], n_results=100, where={"page": 10}, # query records with metadata field 'page' equal to 10 where_document={"$contains": "search string"} # query records with the search string in the records' document )

Get

使用.get方法通过ID和/或过滤器检索记录，无需进行相似度排序：

collection.get(ids=["id1", "id2"]) # by IDs ​ collection.get(limit=100, offset=0) # with pagination

query和get实例：

import chromadb chroma_client = chromadb.Client() # 创建Chroma客户端 ​ collection = chroma_client.create_collection(name="my_collection") ​ # 添加 collection.add( ids=["id1", "id2", "id3"], documents=["lorem ipsum...", "doc2", "doc3"], metadatas=[{"chapter": 3, "verse": 16}, {"chapter": 3, "verse": 5}, {"chapter": 29, "verse": 11}], ) ​ # query查询 results = collection.query( query_texts=["doc"], where={"chapter": 3} ) print(results) ​ # get查询 results = collection.get(ids=["id1", "id3"]) print(results)

运行输出：

查询返回结果格式定制

Chroma以列优先的形式返回.query和.get结果（每个字段一个数组）。.query结果按输入查询进行分组；.get结果为记录的扁平列表。

class QueryResult(TypedDict): ids: List[IDs] embeddings: Optional[List[Embeddings]] documents: Optional[List[List[Document]]] uris: Optional[List[List[URI]]] metadatas: Optional[List[List[Metadata]]] distances: Optional[List[List[float]]] included: Include ​ class GetResult(TypedDict): ids: List[ID] embeddings: Optional[Embeddings] documents: Optional[List[Document]] uris: Optional[URIs] metadatas: Optional[List[Metadata]] included: Include

在 Get 操作的结果中，每个数组中的对应元素都属于同一个文档。

# 设置GET返回结果格式 print("设置GET返回结果格式") result = collection.get(include=["documents", "metadatas"]) for id, document, metadata in zip(result["ids"], result["documents"], result["metadatas"]): print(id, document, metadata)

运行输出：

Query是一个批处理API，返回按输入分组的结果。一种常见模式是遍历每个查询的“批处理”结果，然后在该批处理结果内进行迭代。

# 设置QUERY返回结果格式 print("设置QUERY返回结果格式") result = collection.query(query_texts=["doc"]) for ids, documents, metadatas in zip(result["ids"], result["documents"], result["metadatas"]): for id, document, metadata in zip(ids, documents, metadatas): print(id, document, metadata)

运行输出：

设置返回数据

默认情况下，Query返回文档、元数据和距离，而Get返回文档和元数据。使用include来控制返回的内容。id始终会被返回。

collection.query( query_texts=["my query"], include=["documents", "metadatas", "embeddings"], ) ​ collection.get(include=["documents"])

完整实例：

import chromadb chroma_client = chromadb.Client() # 创建Chroma客户端 ​ collection = chroma_client.create_collection(name="my_collection") ​ # 添加 collection.add( ids=["id1", "id2", "id3"], documents=["doc1", "doc2", "doc3"], metadatas=[{"chapter": 3, "verse": 16}, {"chapter": 3, "verse": 5}, {"chapter": 29, "verse": 11}], ) ​ # query查询 results = collection.query( query_texts=["doc"] ) print(results) ​ results =collection.query( query_texts=["doc"], include=["documents", "metadatas", "embeddings"], ) print(results) ​ results =collection.get(include=["documents"]) print(results)

运行输出：

{'ids': [['id1', 'id2', 'id3']], 'embeddings': None, 'documents': [['doc1', 'doc2', 'doc3']], 'uris': None, 'included': ['metadatas', 'documents', 'distances'], 'data': None, 'metadatas': [[{'chapter': 3, 'verse': 16}, {'chapter': 3, 'verse': 5}, {'chapter': 29, 'verse': 11}]], 'distances': [[0.43373435735702515, 0.45694848895072937, 0.46765562891960144]]} {'ids': [['id1', 'id2', 'id3']], 'embeddings': [array([[-0.08946741, 0.02690166, 0.0714293 , ..., 0.02614263, 0.07775341, 0.04677901], [-0.05917228, 0.03088627, 0.05787703, ..., 0.07566307, 0.06910366, 0.04536708], [-0.071605 , 0.01184757, 0.01126055, ..., 0.04132259, 0.06954481, 0.04966979]], shape=(3, 384))], 'documents': [['doc1', 'doc2', 'doc3']], 'uris': None, 'included': ['documents', 'metadatas', 'embeddings'], 'data': None, 'metadatas': [[{'chapter': 3, 'verse': 16}, {'verse': 5, 'chapter': 3}, {'verse': 11, 'chapter': 29}]], 'distances': None} {'ids': ['id1', 'id2', 'id3'], 'embeddings': None, 'documents': ['doc1', 'doc2', 'doc3'], 'uris': None, 'included': ['documents'], 'data': None, 'metadatas': None}