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做进口假体下巴的网站seoul是什么意思

wzjs 2025/8/7 16:49:30

做进口假体下巴的网站,seoul是什么意思,哪些域名适合营销型网站,做真实的自己视频网站目录一、集合（Collection）增删改查操作 1.1 客户端类型简单对比 1.2 Chroma 本地客户端（local client）集合操作代码示例二、Chroma Client-Server Mode ✅ 2.1、启动 Chroma Server 端 1. 安装（确保你安装了 chr…

一、集合（Collection）增删改查操作

1.1 客户端类型简单对比

1.2 Chroma 本地客户端（local client）集合操作代码示例

二、Chroma Client-Server Mode

✅ 2.1、启动 Chroma Server 端

1. 安装（确保你安装了 chromadb 0.4+）

2. 运行 Server 服务端

✅ 2.2、客户端连接并使用

1. 连接服务端

2. 创建集合（和嵌入函数不能直接绑定）

3. 添加数据（你需要自己生成 embedding 向量）

4. 查询

总结区别：Client-Server 模式 vs 本地模式

✅ 推荐实践

三、Chroma Client-Server 模式使用 Demo流程

✅3.1 Server 端启动服务（只需要运行一次）

✅ 3.2 Client 端 Python 脚本

✅ 3.3 执行流程总结

✅ 可选：扩展用法

一、集合（Collection）增删改查操作

▲集合是 Chroma 中管理数据的基本单元，类似关系数据库的表；

▲client = chromadb.PersistentClient(path="D:/chroma_db_data") 这种方式属于 本地客户端（local client） 的使用方式。

1.1 客户端类型简单对比

客户端类型	是否本地	说明
`chromadb.Client()`	否（默认使用内存）	临时内存中的数据，不持久化，适合测试
`chromadb.PersistentClient(path=...)`	✅ 本地持久化	本地存储数据，重启后数据依然保留
远程服务连接（如 HTTP API）	❌ 远程服务	连接部署在服务器或云端的 Chroma 实例

1.2 Chroma 本地客户端（local client）集合操作代码示例

解释：

chromadb.PersistentClient 是 Chroma 提供的一个持久化客户端类。
参数 path="D:/chroma_db_data" 表示 Chroma 会将数据保存在本地的这个路径下。
所有的数据索引、向量存储、元数据等都会持久化在你指定的目录中，而不是运行在一个远程的服务或云端中。

import chromadb
from chromadb.utils import embedding_functions
import numpy as np# 创建客户端（本地持久化存储）
client = chromadb.PersistentClient(path="D:/chroma_db_data")# 嵌入函数
embedding_function = embedding_functions.DefaultEmbeddingFunction()# 创建集合，异常处理避免重复创建
try:collection = client.create_collection(name="my_collection",configuration={"embedding_function": embedding_function,"hnsw": {"space": "cosine","ef_search": 100,"ef_construction": 200,"max_neighbors": 16,"num_threads": 4}})
except Exception as e:print("集合已存在，获取已存在集合")collection = client.get_collection(name="my_collection")#------------------------------增加数据1----------------------------------
# 数据
texts = ["今天天气很好","明天可能下雨","股票行情波动较大"
]
ids = ["1", "2", "3"]# 生成向量，转成纯列表
vectors = [embedding_function(text)[0].tolist() for text in texts]# 添加数据
collection.add(documents=texts,ids=ids,embeddings=vectors
)#------------------------------增加数据2----------------------------------
# 方式1：自动生成向量（使用集合指定的嵌入模型）
collection.add(documents = ["RAG是一种检索增强生成技术", "向量数据库存储文档的嵌入表示", "在机器学习领域，智能体（Agent）通常指能够感知环境、做出决策并采取行动以实现特定目标的实体"],metadatas = [{"source": "RAG"}, {"source": "向量数据库"}, {"source": "Agent"}],ids = ["id1", "id2", "id3"]
)#------------------------------增加数据3----------------------------------
# 方式2：手动传入预计算向量
# collection.add(
#     embeddings = [[0.1, 0.2, ...], [0.3, 0.4, ...]],
#     documents = ["文本1", "文本2"],
#     ids = ["id3", "id4"]
# )print("数据插入完成")#------------------------------查询数据1----------------------------------
# 查询示例
query_text = "天气预报"
query_vector = embedding_function(query_text)[0].tolist()results = collection.query(query_embeddings=[query_vector],n_results=3
)#------------------------------查询数据2----------------------------------
#文本查询（自动向量化）：
results2 = collection.query(query_texts = ["RAG是什么？"],n_results = 3,# where = {"source": "RAG"}, # 按元数据过滤# where_document = {"$contains": "检索增强生成"} # 按文档内容过滤
)#------------------------------更新数据1----------------------------------
#更新集合中的数据：
collection.update(ids=["id1"], documents=["RAG是一种检索增强生成技术，在智能客服系统中大量使用"])results3 = collection.query(query_texts = ["RAG是什么？"],n_results = 3,
)#------------------------------删除数据----------------------------------
#删除集合中的数据：
collection.delete(ids=["id3"])
results4 = collection.query(query_texts = ["机器学习领域Agent能干嘛？"],n_results = 3,
)#------------------------------查询集合----------------------------------
collection = client.get_collection(name="my_collection")
print("✅查询集合：\n",collection,'\n')
print("✅查看前10条集合数据：\n",collection.peek(),'\n')#查看集合中的前几条数据（默认最多 10 条）。
print("✅查看所有集合数据：\n",collection.get(),'\n')#查看所有数据（超过 10 条）
#limit：最多返回多少条记录（上限）；默认值是 10，最大值取决于系统资源
#offset：从第几条数据开始获取（偏移量）；0 表示从头开始，10 表示跳过前 10 条
print("✅查看带分页控制集合数据：\n",collection.get(limit=11, offset=4),'\n')
print("✅集合中总共有多少条数据：\n",collection.count(),'\n')print("✅查询结果：\n", results,'\n')
print("✅查询结果2：\n",results2,'\n')
print("✅查询结果3：\n",results3,'\n')
print("✅查询结果4：\n",results4,'\n')

二、Chroma Client-Server Mode

Chroma 有 Client-Server 模式（分布式/远程访问），分为 Server 端运行服务 和 Client 端连接服务 两部分。下面是完整的使用方法（✅适用于你本地启动服务并连接）：

✅ 2.1、启动 Chroma Server 端

1. 安装（确保你安装了 `chromadb` 0.4+）

pip install chromadb

2. 运行 Server 服务端

使用 CLI 启动服务端，并指定数据库存储路径：

chroma run --path "/your/path/to/chroma_data"

例如，上面代码存储位置是D:/chroma_db_data：

chroma run --path "D:/chroma_db_data"

默认会启动在 localhost:8000

成功启动后会显示日志：

[INFO] Starting Chroma server on http://localhost:8000

✅ 2.2、客户端连接并使用

你可以在另一个脚本或另一个终端里，作为“客户端”来访问这个 Server：

1. 连接服务端

import chromadb# 用 HttpClient 连接远程（或本地）服务端
client = chromadb.HttpClient(host='localhost', port=8000)

2. 创建集合（和嵌入函数不能直接绑定）

注意：在 Server 模式中，不能直接传嵌入函数！嵌入必须你自己提前生成好再传进去。

# 创建或获取集合
try:
collection = client.create_collection(name="my_collection")
except:
collection = client.get_collection(name="my_collection")