将 LlamaIndex 与向量数据库集成涉及将其数据索引功能连接到专门优化的向量搜索存储系统。 LlamaIndex 简化了使用语言模型组织和查询非结构化数据的过程，而像 Chroma、Pinecone 或 Weaviate 这样的向量数据库则处理嵌入（数据的数值表示）的有效存储和检索。 集成通常包括三个步骤：将数据加载到 LlamaIndex 中，在向量数据库中生成和存储嵌入，以及查询组合系统。 例如，您可以使用 LlamaIndex 的 VectorStoreIndex 来处理文档，并使用所选数据库的客户端库来持久化嵌入和元数据。
要实现这一点，首先安装 LlamaIndex 和向量数据库客户端（例如，chromadb）。 使用 LlamaIndex 的数据连接器（例如用于本地文件的 SimpleDirectoryReader）加载您的数据，并将其拆分为可管理的数据块。 然后，配置 LlamaIndex 以使用向量数据库作为其存储层。 例如，对于 Chroma，您可以初始化一个 ChromaVectorStore 对象，并将其与您的文档一起传递给 VectorStoreIndex.from_documents。 这会自动生成嵌入（使用默认模型或自定义模型）并将它们存储在数据库中。 然后，您可以使用自然语言查询索引，这会将查询转换为嵌入，在数据库中搜索相似向量，并返回相关结果。
一个实际的例子可能如下所示
from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader
from llama_index.vector_stores import ChromaVectorStore
import chromadb
# Load data
documents = SimpleDirectoryReader("data").load_data()
# Connect to Chroma
client = chromadb.PersistentClient(path="chroma_db")
vector_store = ChromaVectorStore(chroma_collection=client.create_collection("docs"))
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents, vector_store=vector_store)
# Query
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query("What is the capital of France?")
关键考虑因素包括选择与您的数据匹配的嵌入模型（例如，OpenAI 的 text-embedding-ada-002 用于通用文本）并确保您的向量数据库支持所需的操作，例如按元数据进行过滤。 对于较大的数据集，批量处理和异步写入可以提高性能。 如果使用像 Pinecone 这样的基于云的数据库，请管理 API 密钥和可扩展性设置。 LlamaIndex 的模块化设计允许以最少的代码更改来交换向量数据库，使其能够适应不同的项目需求。