Chroma

Chroma 是什麼？

Chroma是專為AI應用開發構建的開源embedding和向量資料庫。它使開發者能夠儲存、管理和查詢高維向量embedding以及中繼資料，使構建檢索增強生成(RAG)管線、語意搜尋引擎和LLM驅動應用的記憶層變得簡單直接。Chroma支援本地開發，並透過雲端物件儲存擴展到PB級，在相同API下提供完全託管的無伺服器雲端服務。採用Apache 2.0授權，擁有超過21K GitHub星標和每月500萬+下載量，已成為開發者社群中最廣泛採用的向量資料庫之一。

主要功能

• 多模式搜尋

  在統一介面中支援向量相似性搜尋、全文搜尋、正規表達式匹配和中繼資料篩選，實現超越簡單最近鄰查找的豐富精確檢索。

• 無縫Embedding整合

  內建支援來自OpenAI、HuggingFace、Google Cohere等的embedding模型——包括預設的Sentence Transformers模型——讓開發者無需自訂embedding管線即可快速上手。

• 彈性的部署選項

  支援記憶體執行以快速原型開發、作為持久化本地實例，或在Chroma Cloud上作為完全託管的無伺服器雲端服務，全部共享相同的開發者API。

• 框架和語言相容性

  為Python、JavaScript、Ruby、PHP、Java等提供原生客戶端，與LangChain、LlamaIndex和其他領先的AI開發框架深度整合。

• 雲端原生可擴展性

  基於物件儲存構建的分散式、水平可擴展架構，具有自動資料分層、多租戶和SOC 2 Type I合規性，適用於生產工作負載。

使用案例

• RAG應用 : 構建檢索增強生成系統的開發者使用Chroma儲存文件embedding，並在查詢時檢索最相關的上下文以輸入到LLM中。
• 語意搜尋 : 團隊在Chroma中嵌入和索引大型文本語料庫，為語意搜尋引擎提供支援，按含義而非關鍵字匹配返回結果。
• LLM記憶和上下文管理 : Chroma作為對話Agent和聊天機器人的持久記憶儲存，使它們能夠回憶相關的過往互動或領域知識。
• 推薦系統 : 產品和內容推薦管線使用Chroma基於向量接近度找到與使用者偏好最相似的項目。
• 多模態檢索 : 支援影像和多模態embedding，在同一資料庫中實現跨文字和視覺資料的檢索工作流程。

常見問題