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Project description
ChromaDB Semantic Search
🐔動機: 要升級, 讓「語境探索」散亂 .pt 檔案變成 duckdb+parquet 資料庫形式,並加入高速索引功能
💣地雷: python 3.11無法編譯通過, python 3.10測試成功
本專案使用 [ChromaDB](https://github.com/chroma-core/chroma) 以及 [Sentence Transformers](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers) 來實現中文與英文的語意搜尋。請按照以下的步驟進行安裝和使用。
安裝
- 先確保您已安裝 Python 3.8 或更高版本。
- 運行以下指令安裝必要的套件:
python -m pip install chromadb-semantic
使用方法
- 將
chromadb_semantic.py
檔案放入你的專案資料夾中。 - 在你的專案中引入
chromadb_semantic.py
並使用以下函式:
create_chromadb_client()
建立一個 ChromaDB 客戶端,資料會儲存在 ./data
資料夾中。
create_collection(client, collection_name)
client
: 需要傳入由create_chromadb_client()
返回的客戶端物件。collection_name
: 使用您希望建立的集合名稱。 建立一個新的語意搜尋集合。
add_documents_to_collection(collection, documents, metadatas, ids)
collection
: 需要傳入由create_collection()
返回的集合物件。documents
: 文檔列表,內容可以是中英文,必須與metadatas
和ids
一一對應。metadatas
: 元數據列表。ids
: 文檔標識列表。 向集合中添加文檔。
query_collection(collection, query_text, n_results)
collection
: 需要傳入由create_collection()
返回的集合物件。query_text
: 查詢語句。n_results
: 從此查詢中要返回的結果數。 通過查詢語句,在集合中執行語意搜索。
示例
以下是一個使用 chromadb_semantic.py
的範例:
from chromadb_semantic import *
client = create_chromadb_client()
collection_name = "my_sentence_transformer_collection"
collection = create_collection(client, collection_name)
documents = ["This is a sample document.", "玉里鎮的月亮比較大顆", "This is a test document."]
ids = ["doc1", "doc2", "doc3"]
metadatas = [{"type": "sample"}, {"type": "example"}, {"type": "test"}]
add_documents_to_collection(collection, documents, metadatas, ids)
query_text = "哪一個鄉鎮的月亮比較圓"
results = query_collection(collection, query_text, n_results=2)
print(f"Results for query: {query_text}")
print(results)
輸出示例:
Results for query: 哪一個鄉鎮的月亮比較圓
{'ids': [['doc2', 'doc1']], 'embeddings': None, 'documents': [['玉里鎮的月亮比較大顆', 'This is a sample docummetadatas': [[{'type': 'example'}, {'type': 'sample'}]], 'distances': [[5.628111839294434, 43.863502502441406]]}
注意:第一次創建集合和添加文檔時,嵌入運算可能需要一些時間。之後的查詢將會更快。
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Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | fec3840fa85a2ee57c1497a98e2eba6a803d1918ab8839d5aafd1ee62b8fd9c4 |
|
MD5 | fecdf01b0ae05eeb2f3a475b9678dfe9 |
|
BLAKE2b-256 | c838e0324f3e4f17de602495e993f8fabd1c6fa6c8baf77f45eaf2857602308c |
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File hashes
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | e4ab8d420aaa0681f2561fc63b458dba2684b79bd5ca1c95f122afb35d7dba42 |
|
MD5 | cfab4c706488aedf8af58e58b4c69281 |
|
BLAKE2b-256 | 64126b2d6dcc76cbc8f9180db27a2f346de4d9090587c9a49856a70623740b78 |