LangChain Chroma - 从矢量数据库加载数据

Question

我已经使用 Chroma DB 编写了 LangChain 代码来矢量存储网站 URL 中的数据。目前，它可以从 URL 获取数据，将其存储到项目文件夹中，然后使用该数据来响应用户提示。我弄清楚了如何使该数据在运行后保留/存储，但我不知道如何加载该数据以供将来提示。目标是接收用户输入，使用 OpenAI LLM 的程序将根据现有数据库文件生成响应，而不是程序需要在每次运行时创建/写入这些数据库文件。如何才能做到这一点？

我应该怎么办？

我尝试了这个，因为这可能是理想的解决方案：

vectordb = Chroma(persist_directory=persist_directory, embedding_function=embeddings)
qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", vectorstore=vectordb)

但该from_chain_type()函数不接受vectorstore数据库作为输入，因此这不起作用。

Answer 1

您需要定义检索器并将其传递给链。这将使用您之前保留的数据库在查询中使用。

vectordb = Chroma(persist_directory=persist_directory, embedding_function=embeddings)

retriever = vectordb.as_retriever()

qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=llm, chain_type="stuff", retriever=retriever)