Chroma
База данных поиска и извлечения с открытым исходным кодом, созданная для AI-приложений, поддерживающая векторный, полнотекстовый, regex и поиск по метаданным в любом масштабе.
Сообщество:
Обзор продукта
Что такое Chroma?
Chroma — это база данных embedding и векторов с открытым исходным кодом, специально созданная для разработки AI-приложений. Она позволяет разработчикам хранить, управлять и запрашивать высокоразмерные векторные embedding вместе с метаданными, упрощая создание конвейеров генерации с дополненным поиском (RAG), семантических поисковых систем и слоев памяти для приложений на основе LLM. Chroma поддерживает локальную разработку и масштабируется до петабайтов через объектное хранилище в облаке, с полностью управляемым бессерверным облачным предложением, доступным под тем же API. Лицензированная под Apache 2.0 с более чем 21K звездами GitHub и 5M+ ежемесячными загрузками, она стала одной из наиболее широко принятых векторных баз данных в сообществе разработчиков.
Ключевые функции
Мультирежимный поиск
Поддерживает поиск по векторному сходству, полнотекстовый поиск, сопоставление регулярных выражений и фильтрацию метаданных в едином интерфейсе, обеспечивая богатый и точный поиск за пределами простого поиска ближайших соседей.
Бесшовная интеграция Embedding
Встроенная поддержка моделей embedding от OpenAI, HuggingFace, Google Cohere и других — включая модель Sentence Transformers по умолчанию — позволяет разработчикам начать работу без пользовательских конвейеров embedding.
Гибкие варианты развертывания
Работает в памяти для быстрого прототипирования, как постоянный локальный экземпляр или как полностью управляемый бессерверный облачный сервис на Chroma Cloud, все используют один и тот же API разработчика.
Совместимость с фреймворками и языками
Нативные клиенты для Python, JavaScript, Ruby, PHP, Java и других, с глубокой интеграцией в LangChain, LlamaIndex и другие ведущие фреймворки разработки AI.
Облачно-нативная масштабируемость
Распределенная, горизонтально масштабируемая архитектура, построенная на объектном хранилище с автоматическим распределением данных по уровням, мультитенантностью и соответствием SOC 2 Type I для производственных нагрузок.
Варианты использования
- RAG-приложения : Разработчики, создающие системы генерации с дополненным поиском, используют Chroma для хранения embedding документов и извлечения наиболее релевантного контекста для подачи в LLM во время запроса.
- Семантический поиск : Команды встраивают и индексируют большие текстовые корпусы в Chroma для работы семантических поисковых систем, которые возвращают результаты по смыслу, а не по совпадению ключевых слов.
- Память LLM и управление контекстом : Chroma служит постоянным хранилищем памяти для разговорных агентов и чат-ботов, позволяя им вспоминать релевантные прошлые взаимодействия или знания предметной области.
- Рекомендательные системы : Конвейеры рекомендаций продуктов и контента используют Chroma для поиска элементов, наиболее похожих на предпочтения пользователя, основываясь на векторной близости.
- Мультимодальный поиск : Поддерживает изображения и мультимодальные embedding, обеспечивая рабочие процессы поиска, охватывающие текстовые и визуальные данные в одной базе данных.
Часто задаваемые вопросы
Альтернативы Chroma
Qdrant
Высокопроизводительная масштабируемая векторная база данных и движок поиска по сходству, созданные для AI-приложений с продвинутой фильтрацией и гибридным поиском.
Zilliz Cloud
Полностью управляемая высокопроизводительная векторная база данных на базе Milvus для масштабируемых AI-приложений и поиска по неструктурированным данным.
ZeroEntropy
AI-платформа для поиска по документам, обеспечивающая высокоточный, адаптивный и контекстно-осознанный поиск по неструктурированным данным.
LanceDB
Открытая, безсерверная векторная база данных, оптимизированная для хранения, поиска и управления мультимодальными AI-данными в петабайтных масштабах.
Ragie
Полностью управляемая платформа RAG-as-a-Service, позволяющая разработчикам создавать AI-приложения с бесшовной интеграцией данных и продвинутыми функциями поиска.
Ducky
Полностью управляемый сервис поисковой инфраструктуры, предоставляющий возможности семантического поиска и RAG для разработчиков, создающих LLM-приложения.
Trieve
AI-инфраструктурный API для продвинутого поиска, рекомендаций и Retrieval Augmented Generation (RAG) с гибридными семантическими и полнотекстовыми возможностями.
Onyx
Открытая корпоративная платформа, которая подключается к знаниям вашей команды для поддержки исследований, создания контента и автоматизации рабочих процессов.