# OpenAI 임베딩 모델 설정
embeddings = OpenAIEmbeddings()

# Chroma 벡터 저장소 생성
vectorstore = Chroma.from_documents(documents, embeddings)

# 검색을 위한 retriever 생성
retriever = vectorstore.as_retriever()

# 사용자의 질문을 기반으로 검색 수행
query = "Chroma와 LangChain을 함께 사용할 수 있나요?"

# 유사 문서 검색
retrieved_docs = retriever.invoke(query)

# 검색된 문서 내용을 하나의 텍스트로 합치기
retrieved_text = "\n".join([doc.page_content for doc in retrieved_docs])