Chroma Docker Rag
Enables semantic similarity search and vector collection management using ChromaDB in a Dockerized environment. Supports customized document collections and search queries through a Python script.
Author
krimoi45
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Last Updated 15/4/2025
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Tags
chromadb chroma docker chroma docker similarity search chromadb dockerized
RAG avec ChromaDB et Docker
Prérequis
- Docker
- Docker Compose
Installation et Démarrage
- Clonez le dépôt
git clone https://github.com/krimoi45/chroma-docker-rag.git
cd chroma-docker-rag
- Démarrez les services
docker-compose up --build
Architecture
- ChromaDB : Base de données vectorielle
- Python App : Script de démonstration RAG
- Docker Compose : Orchestration des services
Fonctionnalités
- Création de collections vectorielles
- Recherche de similarité sémantique
- Configuration dynamique avec variables d'environnement
Technologies
- ChromaDB
- Sentence Transformers
- Docker
- Python
Utilisation
Le script démontre :
- La création d'une collection de documents
- La génération d'embeddings
- La recherche de documents similaires par similarité sémantique
Personnalisation
Modifiez main.py pour ajouter vos propres documents et requêtes de recherche.