
向量检索Chroma使用和服务端docker部署
2024-08-23
2026-08-19
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部署
- clone项目,自行打包docker(docker hub 镜像更新落后)
git clone https://github.com/chroma-core/chroma.git
- 生成随机Tokens令牌
import secrets
# 生成一个随机的Token令牌
token = secrets.token_urlsafe(32) # 生成一个32字节的URL安全令牌
print(token)
- 创建环境变量
.chroma_env文件,写入下面的内容
CHROMA_SERVER_AUTHN_CREDENTIALS="your-token"
CHROMA_SERVER_AUTHN_PROVIDER="chromadb.auth.token_authn.TokenAuthenticationServerProvider"
- 启动
docker compose up -d
使用
- 连接
import chromadb
client = chromadb.HttpClient(host="127.0.0.1",
port=8000,
settings=chromadb.Settings(
chroma_client_auth_provider="chromadb.auth.token_authn.TokenAuthClientProvider",
chroma_client_auth_credentials="your_token"))
- 创建colletion,并使用兼容langchain的embedding
embedding 部署见LLM部署(docker+vllm+embedding+rerank) 支持工具调用
from chromadb.utils import embedding_functions
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embedding = embedding_functions.create_langchain_embedding(OpenAIEmbeddings())
collection = client.get_or_create_collection(name="test", embedding_function=embedding)
- 添加数据
collection.add(ids=["1"],
documents="test",
metadatas={"author":"admin"})
- 查询collection数据量
collection.count()
- 简单查询collection
collection = client.get_collection("test", embedding_function=embedding)
r = collection.query(query_texts="test", n_results=1)