2.2 Chroma-开始-JavaScript_chroma客户端

Chroma是一个用于构建带有嵌入式AI应用程序的数据库。它已经内置了你需要开始的所有内容，并且可以在你的计算机上运行。一个hosted version即将推出！

1. 安装

npm install --save chromadb # yarn add chromadb
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您需要安装Chroma Python包才能使用Chroma命令行界面（CLI）和后端服务器。

pip install chromadb
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或者，您可以使用Docker容器来运行Chroma后端服务器。

2. 获取Chroma客户端

启动Chroma后端服务器：

chroma run --path /db_path
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然后创建一个连接到它的客户端：

// CJS
const { ChromaClient } = require("chromadb");

// ESM
import { ChromaClient } from 'chromadb'

const client = new ChromaClient();
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3. 创建一个集合

集合（Collections）是您即将存储嵌入（embeddings）、文档和任何附加元数据的地方。您可以创建一个集合使用以下名称：

在这个例子中，我们想要从文本生成嵌入向量。OpenAI的ada-002模型非常受欢迎，免费且注册快捷。获取您的API密钥并返回。Chroma的API具有多态性（可以在浏览器或服务器端运行），但OpenAI的API则没有。因此，请在服务器端运行此示例。

// CJS
const { OpenAIEmbeddingFunction } = require("chromadb");

// ESM
import { OpenAIEmbeddingFunction } from 'chromadb'

const embedder = new OpenAIEmbeddingFunction({
  openai_api_key: "your_api_key",
});
const collection = await client.createCollection({
  name: "my_collection",
  embeddingFunction: embedder,
});
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4. 向集合中增加一些文本文档

Chroma会自动存储您的文本，并处理分词、嵌入和索引等操作。

await collection.add({
  ids: ["id1", "id2"],
  metadatas: [{ source: "my_source" }, { source: "my_source" }],
  documents: ["This is a document", "This is another document"],
});
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如果您已经自己生成了嵌入（embeddings），您可以直接将它们加载进去：

await collection.add({
  ids: ["id1", "id2"],
  embeddings: [
    [1.2, 2.3, 4.5],
    [6.7, 8.2, 9.2],
  ],
  where: [{ source: "my_source" }, { source: "my_source" }],
  documents: ["This is a document", "This is another document"],
});
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5. 集合查询

您可以使用一组查询文本对集合进行查询，Chroma将返回与查询最相似的前n个结果。就是这么简单！

const results = await collection.query({
  nResults: 2,
  queryTexts: ["This is a query document"],
});
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查找 chromadb on PyPI.

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