向量数据库Chroma极简教程-阿里云开发者社区

引子

向量数据库其实最早在传统的人工智能和机器学习场景中就有所应用。在大模型兴起后，由于目前大模型的token数限制，很多开发者倾向于将数据量庞大的知识、新闻、文献、语料等先通过嵌入（embedding）算法转变为向量数据，然后存储在Chroma等向量数据库中。当用户在大模型输入问题后，将问题本身也embedding，转化为向量，在向量数据库中查找与之最匹配的相关知识，组成大模型的上下文，将其输入给大模型，最终返回大模型处理后的文本给用户，这种方式不仅降低大模型的计算量，提高响应速度，也降低成本，并避免了大模型的tokens限制，是一种简单高效的处理手段。此外，向量数据库还在大模型记忆存储等领域发挥其不可替代的作用。

由于大模型的火热，现在市面上的向量数据库众多，主流的向量数据库对比如下所示：

向量数据库	URL	GitHub Star	Language
chroma	https://github.com/chroma-core/chroma	7.4K	Python
milvus	https://github.com/milvus-io/milvus	21.5K	Go/Python/C++
pinecone	https://www.pinecone.io/	❌	❌
qdrant	https://github.com/qdrant/qdrant	11.8K	Rust
typesense	https://github.com/typesense/typesense	12.9K	C++
weaviate	https://github.com/weaviate/weaviate	6.9K	Go

表格引用自：一文全面了解向量数据库的基本概念、原理、算法、选型

本文重点围绕向量数据库Chroma的使用和实战，主要包括以下内容：

Chroma设计理念
Chroma常见概念（数据集，文档，存储，查询，条件过滤）
Chroma快速上手
Chroma支持的Embeddings算法
实战：在Langchain中使用Chroma对中国古典四大名著进行相似性查询

Chroma快速上手

设计理念

Chroma的目标是帮助用户更加便捷地构建大模型应用，更加轻松的将知识（knowledge）、事实（facts）和技能（skills）等我们现实世界中的文档整合进大模型中。

Chroma提供的工具：

存储文档数据和它们的元数据：store embeddings and their metadata
嵌入：embed documents and queries
搜索： search embeddings

Chroma的设计优先考虑：

足够简单并且提升开发者效率：simplicity and developer productivity
搜索之上再分析：analysis on top of search
追求快（性能）： it also happens to be very quick

目前官方提供了Python和JavaScript版本，也有其他语言的社区版本支持。

完整Demo

首先需要Python环境（Chroma官方原生支持Python和JavaScript，本文用Python做示例）

pip install chromadb

直接运行如下代码，便是一个完整的Demo：

import chromadb
chroma_client = chromadb.Client()

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

collection.add(
    documents=["This is a document about engineer", "This is a document about steak"],
    metadatas=[{"source": "doc1"}, {"source": "doc2"}],
    ids=["id1", "id2"]
)

results = collection.query(
    query_texts=["Which food is the best?"],
    n_results=2
)

print(results)

上面的代码中，我们向Chroma提交了两个文档（简单起见，是两个字符串），一个是This is a document about engineer，一个是This is a document about steak。若在add方法没有传入embedding参数，则会使用Chroma默认的all-MiniLM-L6-v2 方式进行embedding。随后，我们对数据集进行query，要求返回两个最相关的结果。提问内容为：Which food is the best?

返回结果：

{
    'ids': [
        ['id2', 'id1']
    ],
    'distances': [
        [1.5835548639297485, 2.1740970611572266]
    ],
    'metadatas': [
        [{
            'source': 'doc2'
        }, {
            'source': 'doc1'
        }]
    ],
    'embeddings': None,
    'documents': [
        ['This is a document about steak', 'This is a document about engineer']
    ]
}

结果显示，两个文档都被正确返回，且id2由于是steak（牛排），相关性与我们的提问更大，排在了首位。还打印了distances。

简单，易理解。

数据持久化

Chroma一般是直接作为内存数据库使用，但是也可以进行持久化存储。

在初始化Chroma Client时，使用PersistentClient：

client = chromadb.PersistentClient(path="/Users/yourname/xxxx")

这样在运行代码后，在你指定的位置会新建一个chroma.sqlite3文件。

这个sqlite3的数据库里包含的表如下图，从中可以窥见一部分Chroma的数据存储思路：

Chroma Client还支持下面两个API：

client.heartbeat() # returns a nanosecond heartbeat. Useful for making sure the client remains connected.
client.reset() # Empties and completely resets the database. ⚠️ This is destructive and not reversible.

此外，Chroma还支持服务端，客户端模式，用于跨进程通信。

数据集（Collection）

collection是Chroma中一个重要的概念，下面的代码和注释简单介绍了collection的主要功能和使用方法。

collection = client.get_collection(name="test") # Get a collection object from an existing collection, by name. Will raise an exception if it's not found.
collection = client.get_or_create_collection(name="test") # Get a collection object from an existing collection, by name. If it doesn't exist, create it.
client.delete_collection(name="my_collection") # Delete a collection and all associated embeddings, documents, and metadata. ⚠️ This is destructive and not reversible
collection.peek() # returns a list of the first 10 items in the collection
collection.count() # returns the number of items in the collection
collection.modify(name="new_name") # Rename the collection

collection支持传入一些自身的元数据metadata：

collection = client.create_collection(
    name="collection_name",
    metadata={"hnsw:space": "cosine"} # l2 is the default
)

collection允许用户自行切换距离计算函数，方法是通过设置cellection的metadata中的“hnsw:space”：

collection = client.create_collection(
      name="collection_name",
      metadata={"hnsw:space": "cosine"} # l2 is the default
  )

Distance	parameter	Equation
Squared L2	'l2'	$d = \sum\left(A_i-B_i\right)^2$
Inner product	'ip'	$d = 1.0 - \sum\left(A_i \times B_i\right) $
Cosine similarity	'cosine'	$d = 1.0 - \frac{\sum\left(A_i \times B_i\right)}{\sqrt{\sum\left(A_i^2\right)} \cdot \sqrt{\sum\left(B_i^2\right)}}$

文档（Document）

在上面的Demo中，我们使用了默认的add函数。

def add(ids: OneOrMany[ID],
        embeddings: Optional[OneOrMany[Embedding]] = None,
        metadatas: Optional[OneOrMany[Metadata]] = None,
        documents: Optional[OneOrMany[Document]] = None) -> None

除此之外，你还可以有如下传参：

ids: 文档的唯一ID
embeddings（可选）: 如果不传该参数，将根据Collection设置的embedding\_function进行计算。
metadatas（可选）：要与嵌入关联的元数据。在查询时，您可以根据这些元数据进行过滤。
documents（可选）：与该嵌入相关联的文档，甚至可以不放文档。

示例：

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"]
)

简单查询

输入文档内的文本进行相似性查询，可以使用query方法

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"}
)

若想要通过id查找，可以使用get方法

collection.get(
    ids=["id1", "id2", "id3", ...],
    where={"style": "style1"}
)

与此同时，你可以定制返回结果包含的数据

# Only get documents and ids
collection.get({
    include: [ "documents" ]
})

collection.query({
    queryEmbeddings: [[11.1, 12.1, 13.1],[1.1, 2.3, 3.2], ...],
    include: [ "documents" ]
})

条件查询

Chroma 支持按元数据和文档内容过滤查询。

where 字段用于按元数据进行过滤

{
    "metadata_field": {
        <Operator>: <Value>
    }
}

支持下列操作操作符：

$eq - equal to (string, int, float)
$ne - not equal to (string, int, float)

$gt - greater than (int, float)

$gte - greater than or equal to (int, float)

$lt - less than (int, float)

$lte - less than or equal to (int, float)

# is equivalent to
{
    "metadata_field": {
        "$eq": "search_string"
    }
}

where\_document 字段用于按文档内容进行过滤

# Filtering for a search_string
{
    "$contains": "search_string"
}

使用逻辑运算符

可以在查询条件中使用逻辑运算符

{
    "$and": [
        {
            "metadata_field": {
                <Operator>: <Value>
            }
        },
        {
            "metadata_field": {
                <Operator>: <Value>
            }
        }
    ]
}

{
    "$or": [
        {
            "metadata_field": {
                <Operator>: <Value>
            }
        },
        {
            "metadata_field": {
                <Operator>: <Value>
            }
        }
    ]
}

使用in/not in

in将返回metadata中包含给出列表中属性值的文档：

{
  "metadata_field": {
    "$in": ["value1", "value2", "value3"]
  }
}

not in则与其相反：

{
  "metadata_field": {
    "$nin": ["value1", "value2", "value3"]
  }
}

更新文档

带上ids，其他参数和add方法类似

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", ...],
)

删除文档

提供ids，还允许附带where条件进行删除

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

Chroma Embeddings算法

默认Embeddings算法

Chroma默认使用的是all-MiniLM-L6-v2模型来进行embeddings

官方预训练模型

你也可以直接使用官方预训练的托管在Huggingface上的模型

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('model_name')

The all-* models where trained on all available training data (more than 1 billion training pairs) and are designed as general purpose models. The all-mpnet-base-v2 model provides the best quality, while all-MiniLM-L6-v2 is 5 times faster and still offers good quality. Toggle All models to see all evaluated models or visit HuggingFace Model Hub to view all existing sentence-transformers models.

选择非常多，你可以点击官网查看每种预训练模型的详细信息。

https://www.sbert.net/docs/pretrained_models.html

其他第三方Embeddings算法

你还可以使用其他第三方模型，包括第三方平台，例如：

openai_ef = embedding_functions.OpenAIEmbeddingFunction(
                api_key="YOUR_API_KEY",
                model_name="text-embedding-ada-002"
            )

其他包括Cohere，HuggingFace等。

自定义Embeddings算法

你甚至可以使用自己的本地Embeddings算法，Chroma留有扩展点：

from chromadb import Documents, EmbeddingFunction, Embeddings

class MyEmbeddingFunction(EmbeddingFunction):
    def __call__(self, texts: Documents) -> Embeddings:
        # embed the documents somehow
        return embeddings

实战：在Langchain中使用Chroma对中国古典四大名著进行相似性查询

很多人认识Chroma是由于Langchain经常将其作为向量数据库使用。不过Langchain官方文档里的Chroma示例使用的是英文Embeddings算法以及英文的文档语料。

既然我们是华语区博客，这本篇文章中，我们就尝试用中文的语料和Embeddings算法来做一次实战。

先贴上完整代码，我们再来逐步解释：

from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.embeddings import ModelScopeEmbeddings
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
import chardet

# 读取原始文档
raw_documents_sanguo = TextLoader('/Users/rude3knife/Desktop/三国演义.txt', encoding='utf-16').load()
raw_documents_xiyou = TextLoader('/Users/rude3knife/Desktop/西游记.txt', encoding='utf-16').load()

# 分割文档
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
documents_sanguo = text_splitter.split_documents(raw_documents_sanguo)
documents_xiyou = text_splitter.split_documents(raw_documents_xiyou)
documents = documents_sanguo + documents_xiyou
print("documents nums:", documents.__len__())


# 生成向量（embedding）
model_id = "damo/nlp_corom_sentence-embedding_chinese-base"
embeddings = ModelScopeEmbeddings(model_id=model_id)
db = Chroma.from_documents(documents, embedding=embeddings)

# 检索
query = "美猴王是谁？"
docs = db.similarity_search(query, k=5)

# 打印结果
for doc in docs:
    print("===")
    print("metadata:", doc.metadata)
    print("page_content:", doc.page_content)

准备原始文档

我下载了三国演义和西游记的全文本txt，作为我们的知识库，两个文本都在1.5MB左右。

在这里还遇到一个小插曲，本以为下载下来的文本时UTF-8编码，代码写成了encoding='utf-8'，结果TextLoader怎么读取都报编码错误，用眼睛也没法一下子判断是什么编码，问了GPT，可以用Python的chardet编码库判断。如果你也遇到同样的问题，可以也尝试用该方法获取编码。

import chardet

def detect_file_encoding(file_path):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        result = chardet.detect(f.read())
    return result['encoding']

file_path = '/Users/rude3knife/Desktop/三国演义.txt'
encoding = detect_file_encoding(file_path)
print(f'The encoding of file {file_path} is {encoding}')

# 输出
The encoding of file /Users/yangzhendong/Desktop/三国演义.txt is UTF-16

分隔文档

通常来说文档都是很大的，比如名著小说，法律文档，我们通过langchain提供的CharacterTextSplitter来帮我们分割文本：

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)

embedding

我们选择魔搭平台ModelScope里的通用中文embeddings算法（damo/nlp\_corom\_sentence-embedding\_chinese-base）来作为我们的embedding算法。他有768维的向量。

为啥要选择魔搭而不选择Huggingface，因为...在代码里跑Langchain，连魔搭平台比较快，连不上Huggingface的原因你懂得。而且魔搭毕竟是达摩院的，自家人平台的还得支持一下。

query

将两个文档准备好后，我们进行提问，“美猴王是谁？” 要求返回5个相似答案。下面的返回的答案，可以看到，5个文档都是取自西游记.txt中的文本。

==========
metadata: {'source': '/Users/yangzhendong/Desktop/西游记.txt'}
page_content: 美猴王一见，倒身下拜，磕头不计其数，口中只道：“师父，师父！我弟子志心朝礼，志心朝礼！”祖师道：“你是那方人氏？且说个乡贯姓名明白，再拜。”猴王道：“弟子乃东胜神洲傲来国花果山水帘洞人氏。”祖师喝令：“赶出去！他本是个撒诈捣虚之徒，那里修什么道果！”猴王慌忙磕头不住道：“弟子是老实之言，决无虚诈。”祖师道：“你既老实，怎么说东胜神洲？那去处到我这里，隔两重大海，一座南赡部洲，如何就得到此？”猴王叩头道：“弟子飘洋过海，登界游方，有十数个年头，方才访到此处。”祖师道：“既是逐渐行来的也罢。你姓什么？”猴王又道：“我无性。人若骂我我也不恼，若打我我也不嗔，只是陪个礼儿就罢了，一生无性。”祖师道：“不是这个性。你父母原来姓什么？”猴王道：“我也无父母。”祖师道：“既无父母，想是树上生的？”猴王道：“我虽不是树上生，却是石里长的。我只记得花果山上有一块仙石，其年石破，我便生也。”祖师闻言暗喜道：“这等说，却是个天地生成的，你起来走走我看。”猴王纵身跳起，拐呀拐的走了两遍。
==========
metadata: {'source': '/Users/yangzhendong/Desktop/西游记.txt'}
page_content: 太宗更喜，教：“光禄寺设宴，开东阁酬谢。”忽见他三徒立在阶下，容貌异常，便问：“高徒果外国人耶？”长老俯伏道：“大徒弟姓孙，法名悟空，臣又呼他为孙行者。他出身原是东胜神洲傲来国花果山水帘洞人氏，因五百年前大闹天宫，被佛祖困压在西番两界山石匣之内，蒙观音菩萨劝善，情愿皈依，是臣到彼救出，甚亏此徒保护。二徒弟姓猪，法名悟能，臣又呼他为猪八戒。他出身原是福陵山云栈洞人氏，因在乌斯藏高老庄上作怪，即蒙菩萨劝善，亏行者收之，一路上挑担有力，涉水有功。三徒弟姓沙，法名悟净，臣又呼他为沙和尚。他出身原是流沙河作怪者，也蒙菩萨劝善，秉教沙门。那匹马不是主公所赐者。”太宗道：“毛片相同，如何不是？”三藏道：“臣到蛇盘山鹰愁涧涉水，原马被此马吞之，亏行者请菩萨问此马来历，原是西海龙王之了，因有罪，也蒙菩萨救解，教他与臣作脚力。当时变作原马，毛片相同。幸亏他登山越岭，跋涉崎岖，去时骑坐，来时驮经，亦甚赖其力也。”
==========
metadata: {'source': '/Users/yangzhendong/Desktop/西游记.txt'}
page_content: 第七十回 妖魔宝放烟沙火 悟空计盗紫金铃

　　却说那孙行者抖擞神威，持着铁棒，踏祥光起在空中，迎面喝道：“你是那里来的邪魔，待往何方猖獗！”那怪物厉声高叫道：“吾党不是别人，乃麒麟山獬豸洞赛太岁大王爷爷部下先锋，今奉大王令，到此取宫女二名，伏侍金圣娘娘。你是何人，敢来问我！”行者道：“吾乃齐天大圣孙悟空，因保东土唐僧西天拜佛，路过此国，知你这伙邪魔欺主，特展雄才，治国祛邪。正没处寻你，却来此送命！”那怪闻言，不知好歹，展长枪就刺行者。行者举铁棒劈面相迎，在半空里这一场好杀：

　　棍是龙宫镇海珍，枪乃人间转炼铁。凡兵怎敢比仙兵，擦着些儿神气泄。大圣原来太乙仙，妖精本是邪魔孽。鬼祟焉能近正人，一正之时邪就灭。那个弄风播土唬皇王，这个踏雾腾云遮日月。丢开架子赌输赢，无能谁敢夸豪杰！还是齐天大圣能，乒乓一棍枪先折。
==========
metadata: {'source': '/Users/yangzhendong/Desktop/西游记.txt'}
page_content: 菩萨引众同入里面，与玉帝礼毕，又与老君、王母相见，各坐下，便问：“蟠桃盛会如何？”玉帝道：“每年请会，喜喜欢欢，今年被妖猴作乱，甚是虚邀也。”菩萨道：“妖猴是何出处？”玉帝道：“妖猴乃东胜神洲傲来国花果山石卵化生的。当时生出，即目运金光，射冲斗府。始不介意，继而成精，降龙伏虎，自削死籍。当有龙王、阎王启奏。朕欲擒拿，是长庚星启奏道：‘三界之间，凡有九窍者，可以成仙。’朕即施教育贤，宣他上界，封为御马监弼马温官。那厮嫌恶官小，反了天宫。即差李天王与哪吒太子收降，又降诏抚安，宣至上界，就封他做个‘齐天大圣’，只是有官无禄。他因没事干管理，东游西荡。朕又恐别生事端，着他代管蟠桃园。他又不遵法律，将老树大桃，尽行偷吃。及至设会，他乃无禄人员，不曾请他，他就设计赚哄赤脚大仙，却自变他相貌入会，将仙肴仙酒尽偷吃了，又偷老君仙丹，又偷御酒若干，去与本山众猴享乐。朕心为此烦恼，故调十万天兵，天罗地网收伏。这一日不见回报，不知胜负如何。”
==========
metadata: {'source': '/Users/yangzhendong/Desktop/西游记.txt'}
page_content: 行者道：“实不瞒师父说，老孙五百年前，居花果山水帘洞大展英雄之际，收降七十二洞邪魔，手下有四万七千群怪，头戴的是紫金冠，身穿的是赭黄袍，腰系的是蓝田带，足踏的是步云履，手执的是如意金箍棒，着实也曾为人。自从涅脖罪度，削发秉正沙门，跟你做了徒弟，把这个金箍儿勒在我头上，若回去，却也难见故乡人。师父果若不要我，把那个《松箍儿咒》念一念，退下这个箍子，交付与你，套在别人头上，我就快活相应了，也是跟你一场。莫不成这些人意儿也没有了？”唐僧大惊道：“悟空，我当时只是菩萨暗受一卷《紧箍儿咒》，却没有什么松箍儿咒。”行者道：“若无《松箍儿咒》，你还带我去走走罢。”长老又没奈何道：“你且起来，我再饶你这一次，却不可再行凶了。”行者道：“再不敢了，再不敢了。”又伏侍师父上马，剖路前进。

　　却说那妖精，原来行者第二棍也不曾打杀他。那怪物在半空中，夸奖不尽道：“好个猴王，着然有眼！我那般变了去，他也还认得我。这些和尚，他去得快，若过此山，西下四十里，就不伏我所管了。若是被别处妖魔捞了去，好道就笑破他人口，使碎自家心，我还下去戏他一戏。”好妖怪，按耸阴风，在山坡下摇身一变，变成一个老公公，真个是：

总结

目前向量数据库在AI中的应用越来越重要，但很多厂商更倾向于将向量数据库隐藏在产品内部，用户感知不到很多向量数据库的使用细节。但大模型的学习终究是建立在开源代码之上的，学习Chroma可以让我们快速了解向量数据库的基本原理，也有利于我们未来更好地理解大模型。

参考

https://guangzhengli.com/blog/zh/vector-database/#%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%92%8C%E5%90%91%E9%87%8F

https://luxiangdong.com/2023/09/19/emb/#/Redis-VSS%E6%BC%94%E7%A4%BA

https://blog.csdn.net/engchina/article/details/131868860

https://github.com/chroma-core/chroma

https://docs.trychroma.com/

向量数据库Chroma极简教程

引子