Clasa ChromaVectorStore din pachetul llama-index-vector-stores-chroma leagă colecțiile native Chroma la StorageContext, asigurând că vectorii calculați sunt persistați pe disc și pot fi reîncărcați fără recalculare de embedding-uri.
Exemplu de conectare
import chromadb
from llama_index.vector_stores.chroma import ChromaVectorStore
from llama_index.core import StorageContext, VectorStoreIndex
db = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")
colectie = db.get_or_create_collection("documentatie")
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=colectie)
storage_context = StorageContext.from_defaults(vector_store=vector_store)
index = VectorStoreIndex.from_documents(docs, storage_context=storage_context)Permite gestionarea simplă și robustă a milioanelor de vectori fără costuri de infrastructură cloud.
Întrebări & Exemple practice:
ChromaVectorStore: Persistență Locală Rapidă în LlamaIndexAi o întrebare despre ChromaVectorStore: Persistență Locală Rapidă în LlamaIndex sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.