本文翻译自 Luis 和 Jiri 的 Building .NET AI apps with Chroma

无论您是构建 AI 解决方案还是想使用高级搜索功能增强现有项目，您现在都可以使用 Chroma 作为 .NET 应用程序中的数据库提供程序。

什么是Chroma？

Chroma 是一款适用于人工智能应用程序的开源数据库。

借助对存储嵌入、元数据过滤、向量搜索、全文搜索、文档存储和多模式检索的支持，您可以使用 Chroma 在应用程序中支持语义搜索和检索增强生成（RAG）功能。

有关更多详情，请访问 Chroma 网站。

在 C# 应用程序中使用Chroma

在本示例中，我们将使用 ChromaDB.Client 来连接到 Chroma 数据库并使用向量搜索来搜索电影。

最简单的开始方式是在本地使用 Chroma Docker 映像。您也可以在 Azure 中部署实例。

连接数据库

1. 创建 C# 控制台应用程序
2. 安装 ChromaDB.Client Nuget 包
3. 创建带有配置选项的 ChromaClient

using ChromaDB.Client;
var configOptions = new ChromaConfigurationOptions(uri: "http://localhost:8000/api/v1/");
using var httpClient = new HttpClient();
var client = new ChromaClient(configOptions, httpClient);

当使用托管版本的 Chroma 时，请将 uri 替换为您的托管端点。

创建集合

现在您有了客户端，请创建一个集合来存储电影数据。

var collection = await client.GetOrCreateCollection("movies");

要对该集合执行操作，您需要创建一个集合客户端。

var collectionClient = new ChromaCollectionClient(collection, configOptions, httpClient);

向集合中添加数据

创建集合后，就可以向其中添加数据了。我们存储的数据包括：

1. 电影 ID
2. 用于表示电影描述的嵌入向量。
3. 包含电影标题的元数据

List<string> movieIds = ["1", "2", "3", "4", "5" ];

List<ReadOnlyMemory<float>> descriptionEmbeddings = [

    new [] { 0.10022575f, -0.23998135f },
    new [] { 0.10327095f, 0.2563685f },
    new [] { 0.095857024f, -0.201278f },
    new [] { 0.106827796f, 0.21676421f },
    new [] { 0.09568083f, -0.21177962f },
];

List<Dictionary<string,object>> metadata = 
[
    new Dictionary<string, object> { ["Title"] = "The Lion King" },
    new Dictionary<string, object> { ["Title"] = "Inception"  },
    new Dictionary<string, object> { ["Title"] = "Toy Story"  },
    new Dictionary<string, object> { ["Title"] = "Pulp Fiction" },
    new Dictionary<string, object> { ["Title"] = "Shrek"  },
];

await collectionClient.Add(movieIds, descriptionEmbeddings, metadata);

搜索电影（使用向量搜索）

现在您的数据已存储在数据库中，您可以查询它。在本例中，我们使用向量搜索。

List<ReadOnlyMemory<float>> queryEmbedding = [new([0.12217915f, -0.034832448f])];

var queryResult = await collectionClient.Query(
    queryEmbeddings: queryEmbedding,
    nResults: 2,
    include: ChromaQueryInclude.Metadatas | ChromaQueryInclude.Distances);

foreach (var result in queryResult)
{
    foreach (var item in result)
    {
        Console.WriteLine($"Title: {(string)item.Metadata["Title"] ?? string.Empty} {(item.Distance)}");
    }
}

结果应类似于以下输出。

Title: Toy Story 0.028396977
Title: Shrek 0.032012463

总结

这一最新功能增强了 .NET 中不断发展的 AI 生态系统。它为更简单地实现现有的语义内核连接器以及在您的 .NET 应用程序中无缝集成 Microsoft.Extensions.VectorData 和 Microsoft.Extensions.AI 等基础组件铺平了道路。

我们要感谢 @ssone95 为该项目所做的工作和贡献。我们很高兴能继续与社区合作建立合作伙伴关系，使 .NET 开发人员能够构建 AI 应用程序。

要了解如何使用数据库如Chroma构建 AI 应用程序，请查看 .NET AI 文档。

现在就试用 Chroma C# SDK 并 提供反馈。