chroma go

Chroma Go

Ein einfacher Chroma -Vektor -Datenbank -Client in Go geschrieben in Go

Funktioniert mit Chroma Version: v0.4.3 - v0.5.x

Wir laden Benutzer ein, die DOCS-Site für die Bibliothek zu besuchen, um detailliertere Informationen zu erhalten: Chroma Go Docs

Parität mit Chromadb -API aufweisen

• ✅ Mieter erstellen
• ✅ Mieter bekommen
• ✅ Datenbank erstellen
• ✅ Datenbank erhalten
• ✅ Zurücksetzen
• ✅ Herzschlag
• ✅ Kollektionen auflisten
• ✅ Zählen Sie Sammlungen
• ✅ Version erhalten
• ✅ Sammlung erstellen
• ✅ Sammlung löschen
• ✅ Sammlung hinzufügen
• ✅ Sammlung Get (teilweise ohne zusätzliche Parameter)
• ✅ Sammelzahl
• ✅ Abfrage für Sammlung
• ✅ Sammlung modifizieren Einbettungen
• ✅ Sammlungs -Update
• ✅ Sammlung Upsert
• ✅ Sammlung Löschen - Dokumente in der Sammlung löschen
• ✅ Authentifizierung (Basic, Token mit Autorisierungsheader, Token mit x-chroma-gepfundenem Header)
• ✅ private PKI und selbstsignierte Zertifikatsunterstützung

Einbetten von API und Modellenunterstützung

• ✅ Standardeinbettungsunterstützung-Seit 0.2.0 +unterstützen wir auch das Standard all-MiniLM-L6-v2 -Modell, das auf OnNX-Laufzeit (ORT) ausgeführt wird.
• ✅ OpenAi -Einbettungsunterstützung
• ✅ Cohere (einschließlich Support mit mehrsprachiger Sprache)
• ✅ Satztransformatoren (Huggingface -Inferenz -API und HFEI Local Server)
• ✅ Google Gemini -Einbettungsunterstützung
• Benutzerdefinierte Einbettungsfunktion
• °
• ✅ Ollama einbetten Unterstützung
• ✅ Cloudflare Workers AI einbetten Unterstützung
• ✅ Zusammen eingebettet AI -Einbettungsunterstützung
• ✅ Voyage AI Einbettungsunterstützung
• ✅ Unterstützung der Mistral AI -API -Unterstützung
• ✅ NOMIC AI Betting -Unterstützung
• ✅ Jina AI einbetten Unterstützung

Funktionen von Funktionen

Ab Release 0.2.0 Der Chroma -Go -Client unterstützt auch die Umleitungsfunktionen. Das Folgende wird unterstützt:

• ✅ zusammen
• ✅ Jina ai
• ✅ Einbettung von Inference -Server -Reranker von Suggingface

Installation

Wichtig

Es gibt viele neue Änderungen, die zu v0.2.0 führen, wie unten dokumentiert. Wenn Sie sie verwenden möchten, installieren Sie bitte die neueste Version des Clients.

go get github.com/amikos-tech/chroma-go@main

go get github.com/amikos-tech/chroma-go

Import:

 import (
chroma "github.com/amikos-tech/chroma-go"
)

Verwendung

Stellen Sie sicher, dass Sie eine laufende Instanz von Chroma laufen lassen. Wir empfehlen eine der beiden folgenden Optionen:

• Offizielle Dokumentation
• Wenn Sie ein Fan von Kubernetes sind, können Sie das Helm -Diagramm verwenden (Hinweis: Sie benötigen Docker , minikube und kubectl installiert).

Das Setup (Cloud-native):

minikube start --profile chromago
minikube profile chromago
helm repo add chroma https://amikos-tech.github.io/chromadb-chart/
helm repo update
helm install chroma chroma/chromadb --set chromadb.allowReset=true,chromadb.apiVersion=0.4.5

| Hinweis: Um den Minikube -Cluster zu löschen: minikube delete --profile chromago

Erste Schritte

Betrachten Sie das folgende Beispiel, bei dem:

• Wir erstellen eine neue Sammlung
• Fügen Sie Dokumente mit der Standardeinbettungsfunktion hinzu
• Fragen Sie die Sammlung mit derselben Einbettungsfunktion ab

 package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"log"
	"os"

	chroma "github.com/amikos-tech/chroma-go"
	"github.com/amikos-tech/chroma-go/collection"
	openai "github.com/amikos-tech/chroma-go/pkg/embeddings/openai"
	"github.com/amikos-tech/chroma-go/types"
)

func main () {
	// Create a new Chroma client
	client , err := chroma . NewClient ( chroma . WithBasePath ( "http://localhost:8000" ))
	if err != nil {
        log . Fatalf ( "Error creating client: %s n " , err )
		return
    }
	// Close the client to release any resources such as local embedding functions
	defer func () {
		err = client . Close ()
		if err != nil {
			log . Fatalf ( "Error closing client: %s n " , err )
        }
    }()
	

	// Create a new collection with options. We don't provide an embedding function here, so the default embedding function will be used
	newCollection , err := client . NewCollection (
		context . TODO (),
        "test-collection" ,
		collection . WithMetadata ( "key1" , "value1" ),
		collection . WithHNSWDistanceFunction ( types . L2 ),
	)
	if err != nil {
		log . Fatalf ( "Error creating collection: %s n " , err )
	}

	// Create a new record set with to hold the records to insert
	rs , err := types . NewRecordSet (
		types . WithEmbeddingFunction ( newCollection . EmbeddingFunction ), // we pass the embedding function from the collection
		types . WithIDGenerator ( types . NewULIDGenerator ()),
	)
	if err != nil {
		log . Fatalf ( "Error creating record set: %s n " , err )
	}
	// Add a few records to the record set
	rs . WithRecord ( types . WithDocument ( "My name is John. And I have two dogs." ), types . WithMetadata ( "key1" , "value1" ))
	rs . WithRecord ( types . WithDocument ( "My name is Jane. I am a data scientist." ), types . WithMetadata ( "key2" , "value2" ))

	// Build and validate the record set (this will create embeddings if not already present)
	_ , err = rs . BuildAndValidate ( context . TODO ())
	if err != nil {
		log . Fatalf ( "Error validating record set: %s n " , err )
	}

	// Add the records to the collection
	_ , err = newCollection . AddRecords ( context . Background (), rs )
	if err != nil {
		log . Fatalf ( "Error adding documents: %s n " , err )
	}

	// Count the number of documents in the collection
	countDocs , qrerr := newCollection . Count ( context . TODO ())
	if qrerr != nil {
		log . Fatalf ( "Error counting documents: %s n " , qrerr )
	}

	// Query the collection
	fmt . Printf ( "countDocs: %v n " , countDocs ) //this should result in 2
	qr , qrerr := newCollection . Query ( context . TODO (), [] string { "I love dogs" }, 5 , nil , nil , nil )
	if qrerr != nil {
		log . Fatalf ( "Error querying documents: %s n " , qrerr )
	}
	fmt . Printf ( "qr: %v n " , qr . Documents [ 0 ][ 0 ]) //this should result in the document about dogs
}

Entwicklung

Bauen

make build

Prüfen

make test

Generieren Sie den Chromadb -API -Client

make generate 

Fussel

make lint-fix

Lokaler Server

Hinweis: Docker muss installiert werden

make server

Referenzen

• Offizielle Chroma -Dokumentation
• Chroma Helm-Diagramm für Cloud-native Bereitstellungen
• Chroma -Kochbuch für Beispiele und Rezepte