Creare database vettoriali con ChromaDB

Introduzione agli Embeddings con l'API di OpenAI

Emmanuel Pire

Senior Software Engineer, DataCamp

Installare ChromaDB

ChromaDB è un database vettoriale semplice ma potente
Due modalità:
- Locale: ottima per sviluppo e prototipi
- Client/Server: pensata per la produzione

ChromaDB in local mode alongside ChromaDB in client/server mode. The client and server are shown in separate instances in client/server mode.

Connessione al database

import chromadb


client = chromadb.PersistentClient(path="/path/to/save/to")

I dati verranno salvati su disco

Creare una collection

Le collection sono analoghe alle tabelle

from chromadb.utils.embedding_functions import OpenAIEmbeddingFunction

collection = client.create_collection(
    name="my_collection",

    embedding_function=OpenAIEmbeddingFunction(
        model_name="text-embedding-3-small",
        api_key="..."
    )

)

Le collection possono creare automaticamente gli embedding

Ispezionare le collection

client.list_collections()

[Collection(name=my_collection)]

Inserire embedding

Singolo documento

collection.add(ids=["my-doc"], documents=["This is the source text"])

Gli ID sono obbligatori
Gli embedding verranno creati dalla collection!

Più documenti

collection.add(
  ids=["my-doc-1", "my-doc-2"], 
  documents=["This is document 1", "This is document 2"]
)

Ispezionare una collection

Contare i documenti in una collection

collection.count()

Ispezionare una collection

Dare un'occhiata ai primi 10 elementi

collection.peek()

{'ids': ['my-doc', 'my-doc-1', 'my-doc-2'],
 'embeddings': [[...], [...], [...]],
 'documents': ['This is the source text',
  'This is document 1',
  'This is document 2'],
 'metadatas': [None, None, None]}

Recuperare elementi

collection.get(ids=["s59"])

{'ids': ['s59'],
 'embeddings': None,
 'metadatas': [None],
 'documents': ['Title: Naruto Shippûden the Movie: The Will of Fire (Movie)\nDescription: When ...'],
 'uris': None,
 'data': None}

Dataset di Netflix

Title: Kota Factory (TV Show)
Description: In a city of coaching centers known to train India's finest...
Categories: International TV Shows, Romantic TV Shows, TV Comedies

Title: The Last Letter From Your Lover (Movie)
Description: After finding a trove of love letters from 1965, a reporter sets...
Categories: Dramas, Romantic Movies

Stimare il costo degli embedding

Il modello di embedding (text-embedding-3-small) costa $0.00002/1k token

cost = 0.00002 * len(tokens)/1000

Conta i token con la libreria tiktoken
- pip install tiktoken

¹ https://openai.com/pricing

Stimare il costo degli embedding

import tiktoken

enc = tiktoken.encoding_for_model("text-embedding-3-small")


total_tokens = sum(len(enc.encode(text)) for text in documents)


cost_per_1k_tokens = 0.00002

print('Total tokens:', total_tokens)
print('Cost:', cost_per_1k_tokens * total_tokens/1000)

Total tokens: 444463
Cost: 0.00888926

Passiamo alla pratica!

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