chromadb ollama, python example

delete.py

import chromadb
import ollama
import uuid

#
#
#
def test():
   # クライアントの初期化 (ローカルにデータベースファイルを作成)
    # インメモリで実行する場合は chromadb.Client() を使用します
    client = chromadb.PersistentClient(path="./my_chroma_db") 
    print("ChromaDB クライアントを初期化しました。")

    # コレクション名の指定
    collection_name = "my_document_collection"

    # コレクションの作成または取得
    # get_or_create を使うと、既に存在すればそれを取得し、なければ新しく作成します
    #collection = client.get_or_create_collection(name=collection_name)
    #print(f"コレクション '{collection_name}' を作成/取得しました。")

    # 'docs'コレクションが存在する場合は削除
    if collection_name in [col.name for col in client.list_collections()]:
        client.delete_collection(name=collection_name)
#
#
#
if __name__ == "__main__":
    test()

embed.py

import chromadb
import ollama
import uuid

#
#
#
def add_embed():
   # クライアントの初期化 (ローカルにデータベースファイルを作成)
    # インメモリで実行する場合は chromadb.Client() を使用します
    client = chromadb.PersistentClient(path="./my_chroma_db") 
    print("ChromaDB クライアントを初期化しました。")

    # コレクション名の指定
    collection_name = "my_document_collection"

    # コレクションの作成または取得
    # get_or_create を使うと、既に存在すればそれを取得し、なければ新しく作成します
    collection = client.get_or_create_collection(name=collection_name)

    print(f"コレクション '{collection_name}' を作成/取得しました。")

    # 追加するデータ
    documents_to_add = [
        "私の名前は山田太郎で、関西地域に住んでいます。",
        "美味しいラーメンを探していて、特に味噌味が好きです。",
        "今日は晴れていて、散歩に最適な天気です。",
        "私はエンジニアで、PythonとJavaScriptが得意です。",
        "私は公園が好きで、歩いて公園まで行きます。",
    ]

    # 各ドキュメントに対応する一意の ID (uuid などを使うと便利)
    ids_to_add = [str(uuid.uuid4()) for _ in documents_to_add]
    for i, d in enumerate(documents_to_add):
        response = ollama.embeddings(model="qwen3-embedding:0.6b", prompt=d)
        embedding = response["embedding"]
        collection.add(
            #ids=[str(i)],
            ids=[str(uuid.uuid4())],
            embeddings=[embedding],
            documents=[d]
        )

    return

#
#
#
if __name__ == "__main__":
    add_embed()

find.py

import chromadb
import ollama
import uuid

#
#
#
def test():
   # クライアントの初期化 (ローカルにデータベースファイルを作成)
    # インメモリで実行する場合は chromadb.Client() を使用します
    client = chromadb.PersistentClient(path="./my_chroma_db") 
    print("ChromaDB クライアントを初期化しました。")

    # コレクション名の指定
    collection_name = "my_document_collection"

    # コレクションの作成または取得
    # get_or_create を使うと、既に存在すればそれを取得し、なければ新しく作成します
    collection = client.get_or_create_collection(name=collection_name)

    print(f"コレクション '{collection_name}' を作成/取得しました。")

    # 検索クエリ
    #query_text = "今日 天気"
    query_text = "公園 好き"
    # クエリーテキストに対して埋め込みを生成
    response = ollama.embeddings(prompt=query_text, model="qwen3-embedding:0.6b")

    #最も関連性の高いドキュメントを取得
    results = collection.query(
        query_embeddings=[response["embedding"]],
        n_results=3
    )
    # 結果をdistancesでソートして表示
    documents = results['documents'][0]
    distances = results['distances'][0]

    # (distance, document)のペアを作成してソート
    sorted_results = sorted(zip(distances, documents))

    print("検索結果 (ベクトル距離が近い順):")
    for distance, doc in sorted_results:
        print(f"\nベクトル距離: {distance:.2f}")
        print(f"ドキュメント: {doc}")

    return

#
#
#
if __name__ == "__main__":
    test()

init_db.py

import chromadb
import uuid

# クライアントの初期化 (ローカルにデータベースファイルを作成)
# インメモリで実行する場合は chromadb.Client() を使用します
client = chromadb.PersistentClient(path="./my_chroma_db") 
print("ChromaDB クライアントを初期化しました。")

requirements.txt

annotated-types==0.7.0
anyio==4.12.0
attrs==25.4.0
backoff==2.2.1
bcrypt==5.0.0
build==1.3.0
cachetools==6.2.3
certifi==2025.11.12
charset-normalizer==3.4.4
chromadb==1.3.7
click==8.3.1
colorama==0.4.6
coloredlogs==15.0.1
distro==1.9.0
durationpy==0.10
filelock==3.20.0
flatbuffers==25.9.23
fsspec==2025.12.0
google-auth==2.43.0
googleapis-common-protos==1.72.0
grpcio==1.76.0
h11==0.16.0
hf-xet==1.2.0
httpcore==1.0.9
httptools==0.7.1
httpx==0.28.1
huggingface_hub==1.2.3
humanfriendly==10.0
idna==3.11
importlib_metadata==8.7.0
importlib_resources==6.5.2
jsonschema==4.25.1
jsonschema-specifications==2025.9.1
kubernetes==34.1.0
markdown-it-py==4.0.0
mdurl==0.1.2
mmh3==5.2.0
mpmath==1.3.0
numpy==2.3.5
oauthlib==3.3.1
ollama==0.6.1
onnxruntime==1.23.2
opentelemetry-api==1.39.1
opentelemetry-exporter-otlp-proto-common==1.39.1
opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc==1.39.1
opentelemetry-proto==1.39.1
opentelemetry-sdk==1.39.1
opentelemetry-semantic-conventions==0.60b1
orjson==3.11.5
overrides==7.7.0
packaging==25.0
posthog==5.4.0
protobuf==6.33.2
pyasn1==0.6.1
pyasn1_modules==0.4.2
pybase64==1.4.3
pydantic==2.12.5
pydantic_core==2.41.5
Pygments==2.19.2
PyPika==0.48.9
pyproject_hooks==1.2.0
pyreadline3==3.5.4
python-dateutil==2.9.0.post0
python-dotenv==1.2.1
PyYAML==6.0.3
referencing==0.37.0
requests==2.32.5
requests-oauthlib==2.0.0
rich==14.2.0
rpds-py==0.30.0
rsa==4.9.1
shellingham==1.5.4
six==1.17.0
sympy==1.14.0
tenacity==9.1.2
tokenizers==0.22.1
tqdm==4.67.1
typer==0.20.0
typer-slim==0.20.0
typing-inspection==0.4.2
typing_extensions==4.15.0
urllib3==2.3.0
uvicorn==0.38.0
watchfiles==1.1.1
websocket-client==1.9.0
websockets==15.0.1
zipp==3.23.0