Mulai menggunakan ChromaDB

Dalam latihan berikut, Anda akan menggunakan basis data vektor untuk membuat embedding dan mengkueri 1000 film dan acara TV dari himpunan data Netflix yang diperkenalkan dalam video. Tujuannya adalah menggunakan data ini untuk menghasilkan rekomendasi berdasarkan kueri penelusuran. Untuk memulai, Anda akan membuat basis data dan koleksi untuk menyimpan data.

chromadb tersedia untuk Anda gunakan, dan OpenAIEmbeddingFunction() telah diimpor dari chromadb.utils.embedding_functions. Seperti pada dua bab pertama, Anda tidak perlu menyediakan kunci OpenAI API pada bab ini.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pengantar Embeddings dengan OpenAI API

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Buat klien persisten untuk menyimpan berkas basis data ke disk; Anda boleh mengosongkan path berkas untuk latihan ini.
Buat koleksi basis data bernama netflix_titles yang menggunakan fungsi embedding OpenAI.
Daftar semua koleksi dalam basis data.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Create a persistant client
client = chromadb.____()

# Create a netflix_title collection using the OpenAI Embedding function
collection = client.create_collection(
    name="____",
    ____=____(model_name="text-embedding-3-small", api_key="")
)

# List the collections
print(client.____())

Edit dan Jalankan Kode