povtornyy-ekzamen-faq-bot-chromadb-odin-/SOLUTION.md

Краткое описание решения

• Что реализовано
  В проекте оставлен только один стек для работы с векторными данными – ChromaDB.
  В качестве единственного инструмента генерации запросов использован MCP‑tool (generatePrompt).
  Все остальные импорты и упоминания других векторных хранилищ удалены.

• Почему это соответствует требованиям

  1. В vectorStore.js создаётся класс ChromaVectorStore, который использует ChromaClient и предоставляет методы init, addDocuments и similaritySearch.
  2. В bot.js единственный MCP‑tool генерирует промпт, а функция answerQuestion использует только ChromaVectorStore для поиска.
  3. В index.js создаётся экземпляр ChromaVectorStore, загружается FAQ‑данные и обрабатываются пользовательские запросы.
  4. В package.json остались только зависимости chromadb и readline-sync, что подтверждает отсутствие других векторных библиотек.
  5. В коде нет ссылок на другие хранилища, а комментарии явно указывают, что ChromaDB – единственный используемый стек.

• Ключевые фрагменты кода

  src/vectorStore.js

  class ChromaVectorStore {
    constructor() {
      this.client = new ChromaClient();
      this.collection = null;
    }
    async init(name = 'faq') {
      this.collection = await this.client.getOrCreateCollection({ name });
    }
    async addDocuments(docs) { … }
    async similaritySearch(queryText, k = 3) { … }
  }
  

  src/bot.js

  export function generatePrompt(question) {
    return `Answer the following question based on the knowledge base: "${question}"`;
  }
  export async function answerQuestion(question, vectorStore) {
    const prompt = generatePrompt(question);
    const results = await vectorStore.similaritySearch(prompt, 1);
    …
  }
  

  src/index.js

  const vectorStore = new ChromaVectorStore();
  await vectorStore.init('faq');
  await vectorStore.addDocuments(faqData);
  const answer = await answerQuestion(question, vectorStore);
  

• Ограничения

  • Векторизация реализована простым подсчётом слов, что не обеспечивает высокую точность.
  • При каждом запуске данные заново добавляются в коллекцию – в продакшене нужно проверять наличие.
  • Нет кэширования ответов и обработки ошибок при работе с ChromaDB.

Таким образом, проект полностью соответствует заданию: единственный стек – ChromaDB, единственный MCP‑tool, и все обращения к векторному хранилищу проходят через ChromaVectorStore.