Простой клиент базы данных о хран -векторе, написанный в Go
Работает с Chroma версии: v0.4.3 - v0.5.x
Мы приглашаем пользователей посетить сайт DOCS для библиотеки для более подробной информации: Croma Go Docs
0.2.0 +мы также поддерживаем модель all-MiniLM-L6-v2 по умолчанию, работающую в Onnx Runtime (ORT). Из выпуска 0.2.0 Клиент Chroma GO также поддерживает функции повторного обозначения. Поддерживается следующее:
Важный
Есть много новых изменений, ведущих к v0.2.0 , как задокументировано ниже. Если вы хотите их использовать, установите последнюю версию клиента.
go get github.com/amikos-tech/chroma-go@maingo get github.com/amikos-tech/chroma-goИмпорт:
import (
chroma "github.com/amikos-tech/chroma-go"
)Убедитесь, что у вас есть беговый экземпляр работы Chroma. Мы рекомендуем один из двух следующих вариантов:
Docker , minikube и kubectl )Настройка (облачный родной):
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 | Примечание. Чтобы удалить кластер Minikube: minikube delete --profile chromago
Рассмотрим следующий пример, где:
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
}make buildmake testmake generate make lint-fixПримечание: Docker должен быть установлен
make server