ChromaDB 入门
在接下来的练习中，您将使用向量数据库，对来自视频中介绍的 Netflix 数据集的 1000 部电影和电视剧进行嵌入与查询。目标是基于搜索查询生成推荐。首先，您将创建用于存储数据的数据库和集合。
chromadb 已可直接使用，且已从 chromadb.utils.embedding_functions 导入 OpenAIEmbeddingFunction()。与前两章相同，本章中您无需提供 OpenAI API 密钥。
本练习是课程的一部分
使用 OpenAI API 的 Embeddings 入门
练习说明
- 创建一个持久化客户端，将数据库文件保存到磁盘；在本练习中可以不指定文件路径。
- 创建一个名为
netflix_titles的数据库集合，并使用 OpenAI 的嵌入函数。 - 列出数据库中的所有集合。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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.____())