在人工智能应用中，嵌入式数据库是实现语义搜索和样本选择的重要工具。Chroma提供了一个出色的解决方案，结合Langchain，你可以轻松地实现复杂的AI功能。本篇文章将介绍如何安装和使用Chroma与Langchain，帮助你快速上手。
1. 安装和设置
要开始使用Chroma与Langchain，我们需要先安装必要的库：
2. 使用VectorStore
Chroma提供了一个用于向量数据库的封装，允许你将其用作语义搜索或示例选择的向量存储。以下是一个基本的示例：
3. 使用Retriever
Langchain提供了一个强大的查询检索功能，，让我们来看一个简单的示例：
下面是一个完整的代码示例，演示如何使用Chroma和Langchain进行嵌入式查询：
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。这时你可以考虑使用API代理服务（如通过）来提高访问的稳定性。
- 性能优化：在处理大量数据时，应确保你的向量数据库经过良好的索引，以确保快速检索。
本文介绍了如何用Chroma和Langchain快速实现AI应用的核心功能。如果想要深入学习这些工具的高级应用，以下资源将对您有所帮助：
- Langchain 官方文档
- Chroma GitHub 仓库
- 嵌入式网络讲座
- Langchain and Chroma Integration Guide
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今天的文章 awvs13使用教程（awvs怎么使用）分享到此就结束了，感谢您的阅读。
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