嵌入向量（vector embedding）是表示任何类型数据的 A.I 原生方式，使它们非常适合与各种 A.I 驱动的工具和算法一起使用。 它们可以表示文本、图像，很快还可以表示音频和视频。 有许多创建嵌入的选项，无论是在本地使用已安装的库，还是通过调用 API。

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Chroma 是一个用于构建带有嵌入向量的 AI 应用程序的数据库。 它内置了入门所需的一切，并可在你的机器上运行。 托管版本即将推出！

1、安装Chroma数据库

使用如下命令安装Chroma数据库：

pip install chromadb

注意，由于 pytorch的原因，chromadb 目前不支持 Python 3.11

2、获取Chroma Client对象

在Python中使用Chroma的Client对象访问数据库：

import chromadb
chroma_client = chromadb.Client()

3、创建Chroma数据集

接下来使用Python在Chroma中创建一个集合（Collection）。

集合是存储嵌入、文档和任何其他元数据的地方。 可以创建一个具有名称的集合：

collection = chroma_client.create_collection(name="my_collection")

4、向Chroma数据集添加文档

继续添加一些文本文档到集合中，Chroma 将存储文本，并自动处理标记化、嵌入和索引：

collection.add(
    documents=["This is a document", "This is another document"],
    metadatas=[{"source": "my_source"}, {"source": "my_source"}],
    ids=["id1", "id2"]
)

如果已经自己生成了嵌入向量，则可以直接加载：

collection.add(
    embeddings=[[1.2, 2.3, 4.5], [6.7, 8.2, 9.2]],
    documents=["This is a document", "This is another document"],
    metadatas=[{"source": "my_source"}, {"source": "my_source"}],
    ids=["id1", "id2"]
)

5、查询Chroma中的数据

现在可以进行查询了。可以用查询文本列表来查询集合，Chroma 会返回 n 个最相似的结果。 就这么简单！

results = collection.query(
    query_texts=["This is a query document"],
    n_results=2
)

默认情况下，存储在 Chroma 中的数据是短暂的，因此很容易制作原型脚本。 使 Chroma 持久化很容易，因此可以重复使用创建的每个集合，并在以后向其中添加更多文档。 它会在启动客户端时自动加载你的数据，并在关闭时自动保存。

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原文链接：Chroma向量数据库 — BimAnt