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EasyChromaDirectories

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Easychromadirectories

(ECD) ist eine leichte, mac-optimierte Implementierung von Chromadb, die für multimodale Dokumenteinbettungen entwickelt wurde. Dieses Werkzeug wurde speziell für schnelle Pipelines (Retrieval-Augmented-Generation) erstellt und behandelt nahtlos Text, Bilder und Mischmedien-Dokumente mit minimalem Setup.

Euen Hinweis : Abhängigkeiten und Anforderungenverpackungen werden aktiv entwickelt.

Merkmale

Optimiert für Apple Silicon : speziell getestet und für M-Serie-Chips optimiert
Multimodale Einbettungen : Einheitliche Handhabung von Text, Bildern und gemischten Inhalten
? Leichte Lag-Pipeline : Minimales Setup für das Abrufen von Dokumenten mit Produktionsdokumenten
? Smart Search : Cross-Modal Natural Language-Abfragen
? ️ Reiche Metadaten : umfassendes Dokumentmanagement
Doppelte Prävention : inhaltsbasierte Hash-Prüfung
⚡ Schnelle Verarbeitung : optimiert für die schnelle Aufnahme und das Abrufen von Dokumenten

Systemanforderungen

Wesentliche Voraussetzungen

MacOS mit Apple Silicon (getestet auf M4)
Xcode -Befehlszeilen -Tools
Homebrew
Python 3.8+

Kernabhängigkeiten

Chromadb
Sentetransformer (umarmtes Gesicht)
Zusätzliche Abhängigkeiten in requirements.txt

Installationsschritte

Systemanforderungen installieren:

 # Install Xcode Command Line Tools
xcode-select --install

# Install Homebrew
/bin/bash -c " $( curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh ) "

Klon und das Projekt einrichten:

git clone https://github.com/yourusername/EasyChromaDirectories.git
cd EasyChromaDirectories
pip install -r requirements.txt

? Entwicklungshinweise : Paketmanagement und Abhängigkeitslösung werden aktiv verbessert. Möglicherweise ist ein manuelles Setup erforderlich.

Verwendung

Python API

Sammlung initialisieren

 from easychromadb import DocumentEncoder

encoder = DocumentEncoder ( collection_name = "assets" )

Prozessdokumente

 # Process a single document
encoder . process_file ( "path/to/document.txt" )

# Process an entire directory
encoder . process_directory ( "path/to/documents/" )

Abfragedokumente

 results = encoder . query ( "your search query here" )
for result in results :
    print ( f"Document: { result . name } " )
    print ( f"Similarity: { result . score } " )

Befehlszeilenschnittstelle (CLI)

Keine Python -Erfahrung erforderlich! Verwenden Sie diese einfachen Befehle, um Ihre Dokumente zu verwalten:

Prozessdokumente

 # Process a directory of documents
python Chromav4_Encode_documents.py your_directory/

# Example:
python Chromav4_Encode_documents.py assets_ChromaDB_Vec/

Listen Sie Dokumente auf

 # List all documents in the collection
python Chromav4_Encode_documents.py your_directory/ --list

# Example output:
# Collection: assets
# Total Documents: 6
# +-----+----------------+--------+---------------+
# |   # | ID             | Type   | Name          |
# +=====+================+========+===============+
# |   1 | txt_0_2288d1ca | TEXT   | doc1.txt      |
# |   2 | txt_1_c2ecec13 | TEXT   | doc2.txt      |
# ...

Suchdokumente

 # Search with a query and specify number of results
python Chromav4_Encode_documents.py your_directory/ --query " your search query " --n_results 2

# Example:
python Chromav4_Encode_documents.py assets_ChromaDB_Vec/ --query " Why is the sky blue? " --n_results 2

Erweiterte Suchfunktionen

 # Partial word matching
python Chromav4_Encode_documents.py your_directory/ --query " Who's the _____ uncle " --n_results 1

# Image and text combined search
python Chromav4_Encode_documents.py your_directory/ --query " Find similar images and text about nature "

Die CLI wird automatisch:

Überspringen Sie doppelte Dokumente
Verarbeiten Sie sowohl Text als auch Bilder
Zeigen Sie Ähnlichkeitswerte
Dokumentmetadaten anzeigen
Gehen Sie mit Teilwort -Matching um
Unterstützen Sie Abfragen natürlicher Sprache

Tests

Das Projekt umfasst umfassende Tests, die abdecken:

✅ Initialisierung von Encoder
✅ Dokumentverarbeitung
✅ Verzeichnis Scannen
✅ Abfragefunktionalität
✅ Metadatenmanagement
✅ doppelte Erkennung
✅ Fehlerbehandlung

Führen Sie Tests mit:

pytest test_Chromav4_Encode_documents.py

Beitragen

Beiträge sind willkommen! Bitte befolgen Sie diese Schritte:

Geben Sie das Repository auf
Erstellen Sie eine Funktionszweig ( git checkout -b feature/amazing-feature ).
Bestimmen Sie Ihre Änderungen ( git commit -m 'Add amazing feature' )
Push in den Zweig ( git push origin feature/amazing-feature )
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