使用 all_nodes (nodes + sub_nodes) 的方法适用于 ElasticSearch 嵌入，但不适用于 ChromaDB 嵌入，原因在于这些系统处理嵌入的添加和查询方式的不同。

• 为什么使用 all_nodes (nodes + sub_nodes) 的方法适用于 ElasticSearch 嵌入，但不适用于 ChromaDB 嵌入？
• ElasticSearch 和 ChromaDB 在处理嵌入方面具有不同的内部机制。ElasticSearch 可以顺利管理节点和子节点的组合，而 ChromaDB 则需要对异步操作和嵌入格式进行特定的处理。这种处理差异在使用 all_nodes 与 ChromaDB 时可能导致不一致。
• 为什么在尝试使用 all_nodes 在 ChromaDB 中重用嵌入时会出现查询 ID 错误？
• 查询 ID 错误是由于 ChromaDB 在处理大型数据集或子节点方面存在限制或约束。具体来说，ChromaDB 有一个 MAX_CHUNK_SIZE 为 41665,超过此限制可能导致错误。此外，如果 _collection 属性没有正确初始化，或者元数据过滤器存在问题，也可能导致查询 ID 错误 1(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-chroma/llama_index/vector_stores/chroma/base.py)2(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/vector_stores/chroma.py)。
• 我们不能在 ChromaDB 中使用 all_nodes 有特定的原因吗？如果是的话，您能提供关于如何正确管理这个问题的建议吗？
• 要正确管理与 ChromaDB 相关的这个问题，请确保嵌入格式正确，并适当处理异步操作。以下是在同步和异步方式下添加和查询嵌入的示例：

@pytest.mark.asyncio()
@pytest.mark.parametrize("use_async", [True, False])
async def test_add_to_chromadb_and_query(
    vector_store: ChromaVectorStore,
    node_embeddings: List[TextNode],
    use_async: bool,
) -> None:
    if use_async:
        await vector_store.async_add(node_embeddings)
        res = await vector_store.aquery(
            VectorStoreQuery(query_embedding=[1.0, 0.0, 0.0], similarity_top_k=1)
        )
    else:
        vector_store.add(node_embeddings)
        res = vector_store.query(
            VectorStoreQuery(query_embedding=[1.0, 0.0, 0.0], similarity_top_k=1)
        )
    assert res.nodes
    assert res.nodes[0].get_content() == "lorem ipsum"

此外，请确保 ChromaVectorStore 已正确初始化并带有必要的参数，同时 MAX_CHUNK_SIZE 不要超过 3(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/tests/vector_stores/test_chromadb.py)4(https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-chroma/tests/test_chromadb.py)。
遵循这些指南，您可以正确管理嵌入并避免与 ChromaDB 相关的查询 ID 错误。

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