在Weaviate数据库中创建两个集合并使用VectorStoreIndex保存具有交叉引用的文档，请按照以下步骤操作：

1. 定义你的集合(模式):首先，为每个集合定义模式。例如：

schema = {
    "classes": [
        {
            "class": "CollectionOne",
            "properties": [
                {"name": "name", "dataType": ["string"]},
                {"name": "referenceToTwo", "dataType": ["CollectionTwo"]}
            ],
        },
        {
            "class": "CollectionTwo",
            "properties": [
                {"name": "description", "dataType": ["string"]},
                {"name": "referenceToOne", "dataType": ["CollectionOne"]}
            ],
        }
    ]
}
client.schema.create(schema)

这将在它们之间创建交叉引用的两个集合。

1. 向集合中添加文档:准备你的文档，确保每个文档都有一个唯一的标识符和必要的字段，包括引用。使用 add 方法添加文档：

# Example document for CollectionOne
document_one = {
    "name": "Example Name",
    "referenceToTwo": [
        {
            "beacon": "weaviate://localhost/CollectionTwo/<uuid_of_collection_two_document>"
        }
    ]
}

# Example document for CollectionTwo
document_two = {
    "description": "Example Description",
    "referenceToOne": [
        {
            "beacon": "weaviate://localhost/CollectionOne/<uuid_of_collection_one_document>"
        }
    ]
}

# Add documents to Weaviate
client.data_object.create(data_object=document_one, class_name="CollectionOne")
client.data_object.create(data_object=document_two, class_name="CollectionTwo")

将 <uuid_of_collection_one_document> 和 <uuid_of_collection_two_document> 替换为你正在引用的文档的实际UUID。

1. 查询索引:在添加文档后，你可以使用Weaviate的查询功能根据你的需求对索引进行查询，执行基于向量的搜索或混合搜索。
   在继续这些步骤之前，请确保已安装 weaviate-client 并设置到Weaviate示例的连接。这种方法将帮助你有效地管理数据并在Weaviate中创建集合之间的交叉引用。

详细信息

来源

• [Question]: Help!! Using mongodb as document store and chroma as vector store for Auto Merging Retriever
• docs/docs/examples/vector_stores/WeaviateIndexDemo-Hybrid.ipynb
• llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-weaviate/llama_index/vector_stores/weaviate/base.py
• llama-index-legacy/llama_index/legacy/vector_stores/weaviate.py
• docs/docs/examples/vector_stores/WeaviateIndex_auto_retriever.ipynb
• llama-index-integrations/vector_stores/llama-index-vector-stores-weaviate/llama_index/vector_stores/weaviate/utils.py
• llama-index-packs/llama-index-packs-sub-question-weaviate/llama_index/packs/sub_question_weaviate/base.py
• llama-index-integrations/readers/llama-index-readers-weaviate/llama_index/readers/weaviate/base.py
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