Chroma

資料

通過對話自動化 Chroma 工作流程 - Neotask 使用 Neotask 來簡化 Chroma。

透過自然語言在 Chroma 集合中儲存、查詢和管理向量嵌入，無需編寫 API 呼叫
在您的文件集合中執行語義相似性搜尋，立即找出最相關的結果
透過對話建立並配置 Chroma 集合、新增帶有元數據的文件，以及刪除過期條目

您可以做什麼

執行語義搜尋

告訴 Neotask 在您的 Chroma 集合中搜尋與給定查詢相似的文件。Neotask 處理嵌入和最近鄰查找，返回帶有元數據和距離分數的語義相關結果。

管理集合

請 Neotask 建立新的 Chroma 集合、列出所有現有集合、新增帶有元數據的文件，或刪除不再需要的集合。

新增文件和嵌入

貼上文字或結構化數據，並要求 Neotask 將其添加到您的 Chroma 集合中，並附上適當的元數據標籤。Neotask 自動處理分塊、嵌入生成和 upsert 操作。

檢查並稽核您的向量儲存庫

請 Neotask 顯示集合中的文件總數、查看存儲文件的樣本，或透過 ID 檢索特定條目。

建立並測試 RAG 管道

使用 Neotask 製作檢索增強生成流程的原型。新增文件、執行查詢、調整相似性閾值，並檢查特定提示會檢索到什麼內容。

試著這樣問

"在我的 'knowledge-base' Chroma 集合中搜尋有關退款政策的文件"
"將這 5 份文件添加到我的 Chroma 集合中，並附上元數據標籤：[貼上文件]"
"建立一個名為 'product-docs' 的新 Chroma 集合，使用餘弦距離"
"我的 'support-tickets' 集合中有多少文件？"
"在 FAQ 集合中顯示與 '如何取消訂閱' 最相似的 3 個結果"
"列出我所有的 Chroma 集合及其文件數量"

專業提示

豐富的元數據過濾 - 新增文件時務必包含來源、日期和類別元數據；結合元數據與語義搜尋過濾，可以大幅提高精確度。
分塊大小影響召回率 - 將長文件拆分為 300 至 500 個 token 的塊；較短的塊以更多向量為代價，提升了檢索精確度。
餘弦距離 vs L2 距離 - 對於文字嵌入，餘弦距離幾乎總是優於 L2；建立新集合時，請確認集合的距離函數。
更新時使用 upsert - 重新導入文件時務必使用 upsert 而非 add，以防止重複條目。

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Works Well With

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