Chroma

Chromaとは？

ChromaはAIアプリケーション開発のために特別に構築されたオープンソースのembeddingおよびベクトルデータベースです。開発者が高次元ベクトルembeddingとメタデータを保存、管理、クエリできるようにし、検索拡張生成（RAG）パイプライン、セマンティック検索エンジン、LLM駆動アプリケーションのメモリレイヤーの構築を簡単にします。Chromaはローカル開発をサポートし、クラウド上のオブジェクトストレージを通じてペタバイト規模まで拡張し、同じAPI下で完全管理型サーバーレスクラウドサービスを提供します。Apache 2.0ライセンスで21K以上のGitHubスターと月間500万以上のダウンロードを持ち、開発者コミュニティで最も広く採用されているベクトルデータベースの一つとなっています。

主な機能

• マルチモード検索

  統一されたインターフェースでベクトル類似性検索、全文検索、正規表現マッチング、メタデータフィルタリングをサポートし、単純な最近傍検索を超えた豊富で精密な検索を可能にします。

• シームレスなEmbedding統合

  OpenAI、HuggingFace、Google Cohereなどのembeddingモデルの組み込みサポート — デフォルトのSentence Transformersモデルを含む — により、開発者はカスタムembeddingパイプラインなしで迅速に開始できます。

• 柔軟なデプロイメントオプション

  迅速なプロトタイピングのためのインメモリ実行、永続的なローカルインスタンス、またはChroma Cloud上の完全管理型サーバーレスクラウドサービスとして動作し、すべて同じ開発者APIを共有します。

• フレームワークと言語の互換性

  Python、JavaScript、Ruby、PHP、Javaなどのネイティブクライアントを提供し、LangChain、LlamaIndex、その他の主要なAI開発フレームワークとの深い統合を実現します。

• クラウドネイティブなスケーラビリティ

  自動データ階層化、マルチテナンシー、SOC 2 Type I準拠を備えたオブジェクトストレージ上に構築された分散型、水平スケーラブルなアーキテクチャで、本番ワークロードに対応します。

ユースケース

• RAGアプリケーション : 検索拡張生成システムを構築する開発者がChromaを使用してドキュメントembeddingを保存し、クエリ時に最も関連性の高いコンテキストを検索してLLMに入力します。
• セマンティック検索 : チームがChromaで大規模なテキストコーパスを埋め込みとインデックス化し、キーワードマッチングではなく意味によって結果を返すセマンティック検索エンジンを強化します。
• LLMメモリとコンテキスト管理 : Chromaは対話型Agentとチャットボットの永続的なメモリストアとして機能し、関連する過去のやり取りやドメイン知識を思い出すことを可能にします。
• 推薦システム : 製品とコンテンツの推薦パイプラインがChromaを使用して、ベクトル近接性に基づいてユーザーの好みに最も類似したアイテムを見つけます。
• マルチモーダル検索 : 画像とマルチモーダルembeddingをサポートし、同じデータベース内でテキストと視覚データにまたがる検索ワークフローを可能にします。

よくある質問