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LangChainを用いて大量ファイルをロードするVectorDBを作ってみた(5) - Qiita
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はじめに 前回の投稿では、Chroma、Qdrant、FAISSの3つでローカルのVectorDBを作成プログラムを作成し... はじめに 前回の投稿では、Chroma、Qdrant、FAISSの3つでローカルのVectorDBを作成プログラムを作成しました。 今回は、それらのプログラムを実行して、本当にVectorDBができているかを確認します。 それからchainlitを適用して、生成AIに特許情報のことを確認してみたいと思います。 3つの中の精度の違いなどを比較検証したいと思います。 プログラム実行とVectorDBの確認 3つのそれぞれ実行してみました。 1.Chroma Chromaでは、sqliteのデータベース(chroma.sqlite3)が生成されました。 では、SQLiteの「DB Browser」を利用して、内容を確認してみます。 いろいろテーブルが入っていることがわかります。 特にembedding_metadataがちゃんと格納されているのかを確認するのにわかりやすいので、一度見てみましょう