聊聊MetaGPT中RAG模块如何集成Chromadb向量数据库
仅用于站内搜索，没有排版格式，具体信息请跳转上方微信公众号内链接
ChromaDB是一个开源的向量数据库，用于存储和检索向量Embedding。向量Embedding是一种将文本或其他数据转换为数值向量的技术，然后存储在Chroma等向量数据库中。当用户在大模型输入问题后，将问题本身也embedding，转化为向量，在向量数据库中查找与之最匹配的相关知识，组成大模型的上下文，将其输入给大模型，最终返回大模型处理后的文本给用户，这种方式不仅降低大模型的计算量，提高响应速度，也降低成本，并避免了大模型的tokens限制，是一种简单高效的处理手段。此外，向量数据库还在大模型记忆存储等领域发挥其不可替代的作用。
chroma
7.4K
Python
milvus
21.5K
Go/Python/C++
pinecone
❌
❌
qdrant
11.8K
Rust
typesense
12.9K
C++
weaviate
6.9K
Go
MetaGPT通过集成llama-index，实现了对向量数据库（如chromadb）的支持。这也从最初安装的一系列llama-index的依赖包可以看出来。
一些基本的使用：
严格来说，应该是说集成llama-index，毕竟chromadb是由llama-index实现集成接入的；而MetaGPT相当于是集成llama-index继而支持了chromadb。
使用：
在simple.py源码中，get_retriever函数会单独处理检索器：
可以看出来，向量数据库的设计与Reranker的设计方式是一致的，都是通过Factory设计模式引入的。向量Embedding不仅仅是要考虑存储（store）还需要考虑索引（index）；而这些都是通过llama-index组织构建的。
从源码来看，主要的逻辑是在simple.py文件中，该代码构造了llama-index所需要各种参数。
SimpleEngine类是RetrieverQueryEngine类的子类，而RetrieverQueryEngine类是llama-index提供给外部扩展的一个类。
Reference
https ://www.pinecone.io/:https ://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.pinecone.io/
https ://github.com/qdrant/qdrant:https ://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/qdrant/qdrant
