chromadb

ChromaDB02-代码实战运行ChromaDB向量数据库的过程中有遇到一些问题，在此记录过程中遇到的问题和解决办法，代码仓库：https://gitee.com/enzoism/kumi_chroma_db.git

ChromaDB01-运行向量数据库本指南提供多种方法来检测 ChromaDB 是否成功运行，包括 API 健康检查、客户端连接验证、Docker 容器状态查看等。

如何使用LangChain开发RAG系统：从理论到实践将大型语言模型与外部知识源结合，构建智能问答系统的完整指南RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种将信息检索与文本生成相结合的技术。它通过从外部知识库中检索相关文档片段，然后将这些信息作为上下文提供给语言模型，从而生成更准确、更有依据的答案。

赋予 AI 记忆：在 RTX 3090 上搭建本地 RAG 知识库问答系统摘要：微调让模型学会了“内功”（专业术语、说话风格），但如果想让它回答具体的、不断更新的知识（比如公司内部文档、最新的教程），重新微调成本太高。这时我们需要 RAG (检索增强生成)。本文将教你如何把 llm_practical_series 文件夹里的所有 Markdown 教程变成 AI 的“外挂大脑”，让它能回答关于本系列教程的任何问题。

chromadb使用hugging face模型时利用镜像网站下载注意事项chromadb默认使用sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2的词嵌入（词向量）模型，如果在程序首次运行时，collection的add或query操作时如果没有指定embeddings或query_embeddings，程序会自动下载相关嵌入向量模型，但是由于默认hugging face后端网络下载速度常常非常慢，所以需要指定镜像网站以加快模型下载速度。

之之为知知

Chromadb 1.0.15 索引全解析：从原理到实战的向量检索优化指南在大模型应用如火如荼的当下，向量数据库已成为连接文本、图像与 AI 模型的核心枢纽。Chromadb 作为轻量级向量数据库的佼佼者，在 1.0.15 版本中对索引机制进行了 API 优化，让索引配置更简洁直观。本文将基于 1.0.15 版本，详解 HNSW、Flat、IVF 三种核心索引的原理与实战用法，帮你避开版本兼容陷阱，构建高效向量检索系统。

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ChromaDB调用BGE模型的两种实践方式在语义搜索、知识库构建等场景中，文本向量化（Embedding）是核心技术环节。作为一款开源的向量数据库，ChromaDB允许开发者通过自定义嵌入函数灵活对接各类模型。本文将详细介绍两种基于BGE模型的实现方案：远程API调用与本地模型部署，并解析它们的应用场景与实现细节。

【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ⑤ ( 向量数据库 | 向量数据库索引结构和搜索算法 | 常见向量数据库对比 | 安装并使用向量数据库 chromadb 案例 )上一篇博客【AI 大模型】RAG 检索增强生成 ④ ( 向量相似度计算 | 余弦距离 | 欧式距离 | OpenAI 文本向量模型 | 手动实现的余弦相似度和欧氏距离函数计算 ) 中 , 讲解了向量相似度的计算方式 , 使用 OpenAI 的 text-embedding-ada-002 文本向量模型生成了一组文字的文本向量 , 分别使用余弦距离和欧式距离计算了文本向量之间的相似度 ;

langchain chroma 与 chromadb笔记chromadb可独立使用也可搭配langchain 框架使用。python 3.9langchain=0.2.16

Chainlit集成LlamaIndex和Chromadb实现RAG增强生成对话AI应用本文主要讲解如何使用LlamaIndex和Chromadb向量数据库实现RAG应用，并使用Chainlit快速搭建一个前端对话网页，实现RAG聊天问答增强的应用。文章中还讲解了LlamaIndex 的CallbackManager回调，实现案例是使用TokenCountingHandler，实现tokens使用计算回调应用。方便知道自己的tokens使用量。

ChromaDB教程使用 Chroma DB，管理文本文档、将文本嵌入以及进行相似度搜索。随着大型语言模型（LLM）及其应用的兴起，我们看到向量数据库越来越受欢迎。这是因为使用 LLM 需要一种与传统机器学习模型不同的方法。

向量数据库Chroma初步了解学习记录目录前言一、Chroma是什么？二、使用步骤1.安装2.连接Chroma内存模式client模式Server模式

我是有底线的