【2024LLM应用开发】使用Chroma DB实现语义搜索的向量数据库系统

向量数据库的建立、使用方式、原理及应用：

向量数据库的建立：

使用方式：

代码原理:

整体结构:

为什么使用向量数据库：

向量数据库的建立：

向量数据库的核心是将文本或其他类型的数据转换为高维向量。这个过程通常包括：

a) 文本嵌入：使用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）将文本转换为dense vector（稠密向量）。
b) 索引构建：使用高效的索引算法（如HNSW、IVF等）来组织这些向量，以便快速检索。

在本例中，Chroma DB负责了这些底层操作，使得用户可以专注于数据的添加和查询。

使用方式：

a) 添加数据：将文档和相关元数据添加到数据库中。

b) 查询：提供查询文本，数据库返回最相似的文档。
c) 过滤：可以基于元数据进行过滤，如本例中的章节过滤。

举例说明:

下面这段代码使用了向量数据库(Vector Database)的概念。向量数据库将文本转换为高维向量,并使用这些向量进行相似度搜索。
HNSW(Hierarchical Navigable Small World)是用于快速最近邻搜索的算法。
余弦相似度用于衡量向量之间的相似程度。
导入相关的库

import json
from IPython.display import JSONfrom unstructured_client import UnstructuredClient
from unstructured_client.models import shared
from unstructured_client.models.errors import SDKErrorfrom unstructured.chunking.basic import chunk_elements
from unstructured.chunking.title import chunk_by_title
from unstructured.staging.base import dict_to_elementsimport chromadb

创建和重置向量数据库客户端:

client = chromadb.PersistentClient(path="chroma_tmp", settings=chromadb.Settings(allow_reset=True))
client.reset()

这里使用Chroma DB创建了一个持久化的客户端,数据存储在"chroma_tmp"目录下。allow_reset=True允许重置数据库。client.reset()重置了数据库,清除所有现有数据。

创建集合:

collection = client.create_collection(name="winter_sports",metadata={"hnsw:space": "cosine"}
)

在数据库中创建了一个名为"winter_sports"的新集合。metadata={"hnsw:space": "cosine"}指定使用余弦相似度作为向量空间的度量方式。

添加文档:

for element in resp.elements:parent_id = element["metadata"].get("parent_id")chapter = chapter_ids.get(parent_id, "")collection.add(documents=[element["text"]],ids=[element["element_id"]],metadatas=[{"chapter": chapter}])

这个循环遍历resp.elements中的每个元素,将其添加到集合中。每个文档都有一个唯一的ID和相关的元数据(这里是章节信息)。

查看集合内容:

results = collection.peek()
print(results["documents"])

peek()方法返回集合中的一些样本文档。这里打印出这些文档的内容。

查询集合:

result = collection.query(query_texts=["How many players are on a team?"],n_results=2,where={"chapter": "ICE-HOCKEY"},
)
print(json.dumps(result, indent=2))

这里执行了一个查询,搜索与"How many players are on a team?"最相关的2个结果,并且只在"ICE-HOCKEY"章节中搜索。结果以JSON格式打印出来。

这种结构允许灵活地管理和查询大量文本数据,特别适合需要语义理解的应用场景。