Экзамен: RAG-агент с ChromaDB и веб-поиском: vectorstore.py

This commit is contained in:
2026-06-01 07:49:56 +00:00
parent 12e3da416e
commit 2fd48076a4
+56
View File
@@ -0,0 +1,56 @@
import os
from pathlib import Path
from typing import List
from langchain_ollama import OllamaEmbeddings
from langchain_chroma import Chroma
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.docstore.document import Document
def create_vectorstore(persist_directory: str = "./chroma_db") -> Chroma:
"""
Создаёт и возвращает объект Chroma, подключённый к указанной директории.
Если директория не существует, она будет создана.
"""
Path(persist_directory).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
return Chroma(
persist_directory=persist_directory,
embedding_function=embeddings,
)
def _load_text_files(directory: str) -> List[Document]:
"""
Читает все .txt и .md файлы из указанной директории и возвращает список Document.
"""
docs: List[Document] = []
for file_path in Path(directory).rglob("*"):
if file_path.suffix.lower() in {".txt", ".md"}:
text = file_path.read_text(encoding="utf-8")
docs.append(Document(page_content=text, metadata={"source": str(file_path)}))
return docs
def load_documents(directory: str, vectorstore: Chroma) -> None:
"""
Загружает документы из указанной директории в ChromaDB.
Делает чанкинг с помощью RecursiveCharacterTextSplitter и добавляет в коллекцию.
"""
# Читаем файлы
raw_docs = _load_text_files(directory)
# Разбиваем на чанки
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200,
separators=["\n\n", "\n", " ", ""],
)
chunks = splitter.split_documents(raw_docs)
# Добавляем в коллекцию
vectorstore.add_documents(chunks)
# Сохраняем изменения
vectorstore.persist()
print(f"Загружено {len(chunks)} чанков из {len(raw_docs)} документов в {vectorstore.persist_directory}")