Chrome数据库，探索其特性与应用

Chrome数据库

Chroma简介

Chroma 是一个 AI 原生开源矢量数据库，专为存储嵌入数据（embeddings）及其元数据而设计，它通过为大语言模型（LLM）提供知识、事实和技能，使得构建 LLM 应用程序变得更加容易，Chroma 也是实现大模型RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术方案的一种有效工具。

核心功能

1、存储嵌入类型数据：Chroma 能够高效地存储向量数据，这些数据通常用于机器学习模型的训练和推理。

2、嵌入文档和查询：支持将文本数据嵌入到高维空间中，以便进行更复杂的搜索和检索操作。

3、检索功能：提供了强大的检索能力，可以根据嵌入的数据快速找到相关的信息。

4、简单易用：Chroma 的设计注重用户体验，提供了简洁的 API 和易于使用的工具。

5、高性能：即使在处理大量数据时也能保持良好的性能。

6、多语言支持：提供了多种编程语言的客户端 SDK，包括 Java、Go、Python 和 Rust 等。

安装与运行

前提条件

在开始之前，请确保已经安装了 Python 运行环境，如果没有安装，可以从 [Python 官方网站](https://www.python.org/)下载并安装最新版本。

步骤一：安装 Chroma 模块

打开命令行终端，输入以下命令来安装 Chroma 模块：

pip install chromadb

步骤二：创建数据库存储目录

选择一个合适的位置创建一个目录用于存储 Chroma 数据库文件：

mkdir db_data

步骤三：运行 Chroma 服务

使用以下命令启动 Chroma 服务，并指定数据库存储路径：

chroma run --path db_data

成功启动后，你将看到类似如下的信息：

ChromaDB is now running at http://127.0.0.1:8000

步骤四：配置为系统服务（可选）

为了方便管理，可以将 Chroma 配置为系统服务，以下是一个简单的 systemd 服务文件示例：

[Unit]
Description=ChromaDB Service
After=network.target
[Service]
ExecStart=/root/anaconda3/bin/chroma run --path /chromadb/db_data
User=root
Group=root
Restart=always
RestartSec=3
Environment=CHROMA_SERVER_HOST=127.0.0.1
Environment=CHROMA_SERVER_HTTP_PORT=8881
ANONYMIZED_TELEMETRY=False
[Install]
WantedBy=multi-user.target

保存上述内容到一个文件中，例如/etc/systemd/system/chromadb.service，然后执行以下命令启动服务：

systemctl start chromadb

要使其在开机时自动启动，请执行：

systemctl enable chromadb

Python 客户端使用指南

导入模块并创建数据库连接

导入 Chroma 客户端模块并创建一个数据库连接：

import chromadb
chroma_client = chromadb.Client()

或者，如果你使用的是 HTTP 客户端：

from chromadb.config import Settings
chroma_client = chromadb.HttpClient(host='localhost', port=8000)

创建集合

你可以创建一个集合来存储和管理你的数据：

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

注意：集合名称的长度必须在 3 到 63 个字符之间，并且只能包含小写字母、数字、点、破折号和下划线，不能包含两个连续的点或有效的 IP 地址。

添加文档到集合中

向集合中添加文档及其嵌入数据：

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"]
)

查询最相近的结果

根据查询嵌入找到最相近的文档：

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

你还可以使用其他参数来进行更复杂的查询，

results = collection.query(
    query_embeddings=[[11.1, 12.1, 13.1], [1.1, 2.3, 3.2]],
    n_results=10,
    where={"metadata_field": "is_equal_to_this"},
    where_document={"$contains":"search_string"}
)

更新集合数据

使用update 方法更新集合中的数据：

collection.update(
    ids=["id1", "id2", "id3"],
    embeddings=[[1.1, 2.3, 3.2], [4.5, 6.9, 4.4], [1.1, 2.3, 3.2]],
    metadatas=[{"chapter": "3", "verse": "16"}, {"chapter": "3", "verse": "5"}, {"chapter": "29", "verse": "11"}],
    documents=["doc1", "doc2", "doc3"]
)

如果某些文档不存在，则插入新的文档，使用upsert 方法：

collection.upsert(
    ids=["id1", "id2", "id3"],
    embeddings=[[1.1, 2.3, 3.2], [4.5, 6.9, 4.4], [1.1, 2.3, 3.2]],
    metadatas=[{"chapter": "3", "verse": "16"}, {"chapter": "3", "verse": "5"}, {"chapter": "29", "verse": "11"}],
    documents=["doc1", "doc2", "doc3"]
)

从集合中删除数据

使用delete 方法删除集合中的文档：

collection.delete(
    ids=["id1", "id2", "id3"],
    where={"chapter": "20"}
)

FAQs

Q1: Chroma 支持哪些编程语言？

A1: Chroma 提供了多种编程语言的客户端 SDK，包括 Java、Go、Python 和 Rust，还支持 HTTP 客户端，可以通过任何支持 HTTP 请求的语言与其交互。

Q2: 如何在 Chrome 扩展中使用 SQLite？

A2: 要在 Chrome 扩展中使用 SQLite，你需要先将 SQLite 库文件添加到扩展项目中，然后在背景脚本中创建数据库连接，并通过执行 SQL 语句来创建表、插入数据、查询数据等，具体步骤如下：

1、下载适用于特定操作系统的 SQLite 库文件，并将其添加到 Chrome 扩展项目的文件结构中。

2、在背景脚本中创建数据库连接：

   var db = openDatabase('mydb', '1.0', 'My Database', 2 * 1024 * 1024);

3、使用 SQL 语句操作数据库，例如创建表、插入数据和查询数据：

   db.transaction(function (tx) {
       tx.executeSql('CREATE TABLE IF NOT EXISTS mytable (id unique, name)');
       tx.executeSql('INSERT INTO mytable (id, name) VALUES (?,?)', [1, 'John']);
       tx.executeSql('SELECT * FROM mytable', [], function (tx, results) {
           var len = results.rows.length;
           for (var i = 0; i < len; i++) {
               console.log(results.rows.item(i).name);
           }
       });
   });

4、根据需要监听用户操作，并在相应的事件处理函数中调用 SQLite API 完成数据的增删改查。

各位小伙伴们，我刚刚为大家分享了有关“chrome数据库”的知识，希望对你们有所帮助。如果您还有其他相关问题需要解决，欢迎随时提出哦！