chroma

在Azure webapp中搭建基于chroma的 RAG agentChromaDB是一个向量数据库，可以用于RAG。Agent基于chroma 1.3 和 python3.12 版本搭建，部署到Azure app function的webapp上。遇到连个问题，记录一下：

基于pypdf和chromadb构建向量库前面在langgraph构建智能RAG中加载文档和分块入库使用的均是langchain自带的组件，本文使用纯粹的python库实现同样的功能。本文将使用pypdf和chromadb库。

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。

ChromaDB教程_2024最新版（下）Embeddings（嵌入）是表示任何类型数据的AI原生方式，它非常适用于各种AI驱动的工具和算法中。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。

开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。

Langchain module ‘hnswlib‘ has no attribute ‘Index‘ 错误解决使用 Langchain 操作 Chroma 向量数据库时，报一下错误信息，

我是有底线的