O plug-in Chroma fornece implementações de indexador e retriever que usam o banco de dados de vetores Chroma no modo cliente/servidor.
Instalação
npm i --save genkitx-chromadb
Configuração
Para usar esse plug-in, especifique-o ao inicializar o Genkit:
import { genkit } from 'genkit';
import { chroma } from 'genkitx-chromadb';
const ai = genkit({
plugins: [
chroma([
{
collectionName: 'bob_collection',
embedder: textEmbedding004,
},
]),
],
});
Você precisa especificar uma coleção do Chroma e o modelo de embedding que quer usar. Além disso, há dois parâmetros opcionais:
clientParams
: se você não estiver executando o servidor Chroma na mesma máquina que o fluxo do Genkit, precisará especificar opções de autenticação ou não estiver executando uma configuração padrão do servidor Chroma, poderá especificar umChromaClientParams object
Chroma para transmitir ao cliente Chroma:clientParams: { path: "http://192.168.10.42:8000", }
embedderOptions
: use esse parâmetro para transmitir opções ao incorporador:embedderOptions: { taskType: 'RETRIEVAL_DOCUMENT' },
Uso
Importe as referências do retriever e do indexador desta forma:
import { chromaRetrieverRef } from 'genkitx-chromadb';
import { chromaIndexerRef } from 'genkitx-chromadb';
Em seguida, use as referências com ai.retrieve()
e ai.index()
:
// To use the index you configured when you loaded the plugin:
let docs = await ai.retrieve({ retriever: chromaRetrieverRef, query });
// To specify an index:
export const bobFactsRetriever = chromaRetrieverRef({
collectionName: 'bob-facts',
});
docs = await ai.retrieve({ retriever: bobFactsRetriever, query });
// To use the index you configured when you loaded the plugin:
await ai.index({ indexer: chromaIndexerRef, documents });
// To specify an index:
export const bobFactsIndexer = chromaIndexerRef({
collectionName: 'bob-facts',
});
await ai.index({ indexer: bobFactsIndexer, documents });
Consulte a página Geração aumentada de recuperação para conferir discussão geral sobre indexadores e recuperadores.