Невозможно найти коллекцию Chroma Vector DB, созданную с помощью Langchain.

Вопрос или проблема

    import os
    from langchain_community.vectorstores import Chroma
    from langchain_openai import OpenAIEmbeddings    

    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    file_path = os.path.join(current_dir, "books", "ulysses.txt")
    persistent_directory = os.path.join(current_dir, "db", "chroma_db_Ulysse")
    
    db = Chroma.from_documents(
            docs, embeddings, persist_directory=persistent_directory,collection_name="CollectionUlysse")

    import chromadb
    import os
    from chromadb.config import Settings
    
    
    current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
    persistent_directory = os.path.join(current_dir, "db", "chroma_db_Ulysse_is_back")
    
    print(f"Путь к постоянному каталогу: {persistent_directory}")
    client = chromadb.Client(Settings(persist_directory=persistent_directory))
    
    collections = client.list_collections()
    collection_names = [col.name for col in collections]
    print("Доступные коллекции:", collection_names)

Доступные коллекции: []

Ответ или решение

Почему невозможно найти коллекцию Chroma Vector DB, созданную с помощью Langchain?

Ваша проблема с доступом к коллекции в Chroma Vector DB, созданной с помощью библиотеки Langchain, может возникать из-за нескольких ключевых факторов. Мы рассмотрим основные моменты, которые могут привести к этой негативной ситуации, а также возможные способы их решения.

1. Различия между библиотеками Chroma и Langchain

Важно отметить, что библиотеки Chroma и Langchain могут иметь различные способы работы с векторными базами данных. В вашем случае вы используете Langchain для создания БД, но в дальнейшем пытаетесь получить доступ к этой БД с помощью библиотеки Chroma. Это может быть основной причиной проблемы.

• Создание коллекции: В вашем коде вы создаете коллекцию с помощью метода Chroma.from_documents(). Langchain может хранить коллекции в собственном формате или с различными параметрами, которые могут не соответствовать стандартным настройкам Chroma.
• Инициализация клиента: Вы инициализируете клиент Chroma с новым persist_directory, отличным от того, который использовался при создании коллекции. Программа не сможет обнаружить коллекцию, если указан другой путь.

2. Проблемы с указанным путем к базе данных

Подход к директории хранения критически важен для работы с векторными базами данных. В вашем коде вы указали разные пути для хранения данных:

• При создании коллекции:

  persistent_directory = os.path.join(current_dir, "db", "chroma_db_Ulysse")

• При доступе к коллекции:

  persistent_directory = os.path.join(current_dir, "db", "chroma_db_Ulysse_is_back")

Этот несоответствующий путь заставляет Chroma не находить коллекцию. Убедитесь, что путь к директории для доступа к БД совпадает с тем, который использовался для ее создания.

3. Путь к директории и его права доступа

Кроме того, проверьте, что директория существует и что у вашего приложения есть необходимые права на чтение и запись в указанной директории. Иногда проблемы с правами доступа могут вызывать скрытые ошибки, которые не будут явно отображаться в ваших сообщениях об ошибках.

4. Оптимизация кода и проверка коллекции

Рекомендуется следующее:

• Убедитесь, что ваши директории совпадают.
• Проверьте наличие коллекций в указанной директории с помощью следующего кода:

import os

# Проверьте, существует ли директория
if os.path.exists(persistent_directory):
    print("Директория существует.")
else:
    print("Директория не найдена.")

• Также можно использовать client.list_collections() сразу после создания коллекции в Langchain, чтобы убедиться, что она была создана успешно.

Заключение

Выводя все вышеописанное, можно заключить, что специфика работы с библиотеками и корректность указанных путей к директориям являются итоговыми аспектами, которые следует проверить в вашей проблеме с доступом к коллекции Chroma. Убедитесь, что все пути согласованы, и используйте одни и те же директории для создания и доступа к БД. Это поможет избежать ошибок и эффективно управлять векторными коллекциями.