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Chroma 持久化 + FastAPI 封装

安装依赖

cdD:\yunyanshijie\skill_test\python_study .venv\Scripts\activate pipinstallchromadb langchain-chroma

Chroma 持久化

为什么要换？

核心 API

fromlangchain_chromaimportChromadefbuild_vectorstore(chunks,embeddings,chroma_dir:Path):chroma_dir.mkdir(parents=True,exist_ok=True)ifany(chroma_dir.iterdir()):# 目录非空 → 已有索引,库已存在，直接加载print("从磁盘加载向量库...")returnChroma(persist_directory=str(chroma_dir),embedding_function=embeddings,collection_name="knowledge",)else:# 首次 → 建库（文档切分后）print("首次运行，正在建索引...")returnChroma.from_documents(documents=chunks,embedding=embeddings,persist_directory=str(chroma_dir),collection_name="knowledge",)

FastAPI 封装

架构

重点：向量库和 Graph 在 服务启动时初始化一次，不是每个请求重建。

生命周期（lifespan）

FastAPI 推荐用 lifespan，在 startup 里完成初始化：

fromcontextlibimportasynccontextmanager graph=None@asynccontextmanagerasyncdeflifespan(app:FastAPI):globalgraph# 在函数里要赋值模块级变量时必须写，否则 Python 会当成函数局部变量graph=init_graph()# 内部调 build_vectorstore + build_graphyield# 关服务 → yield 之后的代码再跑（清理）# shutdown 清理app=FastAPI(lifespan=lifespan)

接口设计

classChatRequest(BaseModel):message:strthread_id:str="default"classChatResponse(BaseModel):reply:strsources:list[str]=[]# 这是 RAG 的 溯源（citation）：不只给答案，还告诉用户「依据哪些文档」。

/chat 核心逻辑

@app.post("/chat",response_model=ChatResponse)defchat(req:ChatRequest):config={"configurable":{"thread_id":req.thread_id}}result=graph.invoke({"messages":[HumanMessage(content=req.message)],"context":""},config=config,)reply=result["messages"][-1].content sources=result.get("sources",[])# 见下方「溯源」returnChatResponse(reply=reply,sources=sources)

检索溯源

在 AgentState 里加一个字段：

classAgentState(TypedDict):messages:Annotated[list,add_messages]context:strsources:list[str]# 新增

retrieve 节点里：

sources=[str(doc.metadata.get("source","unknown"))fordocinresults]return{"context":context,"sources":sources}