قاعدة بيانات المتجهات Chroma: الخيار المفضل لمشاريع RAG في عام 2025

ملخص

Chroma هي قاعدة بيانات متجهات مفتوحة المصدر مصممة خصيصاً لـ RAG.
إنها خفيفة الوزن، متكاملة مع لغة Python، وسهلة الاستضافة الذاتية أو التشغيل محلياً.
استخدمها لإضافة بحث دلالي سريع ودقيق إلى روبوتات المحادثة وقواعد المعرفة.

أنشئ حسابك المجاني

ما هي قاعدة بيانات المتجهات؟

قاعدة بيانات المتجهات هي نوع متخصص من قواعد البيانات مصمم لتخزين والبحث في المتجهات عالية الأبعاد. لكن ماذا يعني ذلك حقاً؟

عند استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT من OpenAI أو LLaMA من Meta، يتم تحويل البيانات الخام (مثل النصوص، الصور، أو الصوت) إلى متجهات رقمية كثيفة تُعرف أيضاً بالتضمينات. هذه المتجهات تلتقط "المعنى" من البيانات بطريقة يمكن للآلات فهمها. البحث من خلال هذه المتجهات لا يشبه البحث عن تطابقات دقيقة للكلمات - إنه أشبه بالبحث عن معاني أو سياقات مشابهة.

هذا هو المكان الذي تتألق فيه قواعد بيانات المتجهات. فهي مُحسّنة للبحث عن التشابه، مما يسمح لك بالعثور على المحتوى الأكثر صلة بناءً على قرب المتجهات. وهذا ضروري للتطبيقات مثل البحث الدلالي، روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، أنظمة التوصية، وحتى وكلاء الذكاء الاصطناعي التوليدية.

لماذا تكتسب Chroma شهرة في سير عمل RAG

Chroma أصبحت بسرعة مفضلة في مجتمعات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، خاصة للمشاريع التي تتضمن توليد المعلومات المستندة إلى الاسترجاع (RAG). يتضمن RAG تعزيز نماذج الذكاء الاصطناعي بمعلومات خارجية يتم استرجاعها أثناء التشغيل، غالباً من قاعدة بيانات المتجهات. هذا يسمح بتحسين الدقة، وسياقات أكثر حداثة، واستجابات مخصصة للمجال.

إذن ما الذي يجعل Chroma تبرز؟

تم تصميم Chroma لـ RAG من الألف إلى الياء، لذا فإن تجربة المطوّر سهلة. إنها متكاملة مع لغة Python، قابلة للتثبيت باستخدام pip، وتندمج بسلاسة مع الحزم الشائعة للذكاء الاصطناعي. عند تكوين وظيفة التضمين مثل OpenAI أو Sentence-Transformers، يمكن لـ Chroma إدارة توليد التضمينات وتحديثها نيابةً عنك، مما يقلل العمل الروتيني. كما أنها خفيفة الوزن ومفتوحة المصدر، مما يجعل من السهل التجريب محلياً والتوسع عند الحاجة.

إذا كنت تبني قاعدة معرفة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي أو روبوت محادثة، يمكن لـ Chroma ربط بياناتك غير المهيكلة - مثل محتوى PDF أو مستندات الدعم - بنموذج اللغة الخاص بك في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال، في روبوت محادثة لدعم العملاء محلي، يمكنك تغذيته بتذاكر الدعم السابقة المخزنة في Chroma وتوليد استجابات مدركة للسياق على الفور.

إذا كنت تستكشف مشاريع الذكاء الاصطناعي مثل هذا، تحقق من ai-response-generator للإلهام.

أمثلة عملية لاستخدام Chroma

تتألق Chroma في سير العمل العملي، خاصة عند التعامل مع كميات كبيرة من بيانات النصوص أو المستندات. إليك بعض الطرق الملموسة التي يستخدمها المطورون:

تخزين التضمينات والبحث

يمكن لمطور يعمل على مساعد بحث طبي تضمين آلاف الأوراق العلمية باستخدام نموذج مثل sentence-transformers، وتخزين تلك المتجهات في Chroma. ثم، عندما يسأل المستخدم عن "التطورات الحديثة في لقاحات mRNA"، تسترجع Chroma المستندات ذات الصلة على الفور ليتم الرجوع إليها من قبل LLM.

أسئلة وأجوبة المستندات وروبوتات المحادثة

لنقل أنك تبني روبوت محادثة لمستندات الشركة الداخلية. تقوم بإدخال سياسات الشركة، الأسئلة الشائعة للموارد البشرية، والكتيبات التدريبية في Chroma. يستعلم روبوت المحادثة Chroma عن المتجهات ذات الصلة بناءً على مدخلات المستخدم ويغذيها إلى LLM مثل Claude أو ChatGPT. هذا يمنح الروبوت وصولاً فورياً إلى قاعدة المعرفة في مؤسستك دون الحاجة إلى إعادة التدريب.

للمزيد عن تكامل روبوتات المحادثة، انظر chargpt لتخصيص روبوتات المحادثة.

محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يستخدم المطورون أيضاً Chroma لتعزيز محركات البحث. بدلاً من مطابقة الكلمات الرئيسية، يحصل المستخدمون على بحث دلالي - نتائج بناءً على المعنى. على سبيل المثال، البحث عن "كيفية إصلاح جهاز لابتوب بطيء" يمكن أن يظهر نصائح مثل "ترقية الذاكرة العشوائية" أو "التحقق من استخدام وحدة المعالجة المركزية"، حتى لو لم تكن تلك الكلمات الدقيقة في الاستعلام الأصلي.

كيف تقارن Chroma مع Pinecone وWeaviate وMilvus

عند اختيار قاعدة بيانات متجهات لمشروع ذكاء اصطناعي، من الضروري مقارنة الخيارات المتاحة. دعونا نلقي نظرة على كيف تتفوق Chroma على بعض اللاعبين الكبار:

Pinecone

Pinecone هي قاعدة بيانات متجهات مُدارة بالكامل وقابلة للتوسع مصممة للبيئات الإنتاجية. توفر التوسع التلقائي، والبحث الهجين، والتكامل مع منصات مثل OpenAI.

الاختلافات الرئيسية: Pinecone هي خدمة مُدارة بالكامل مستضافة على السحابة، بينما يمكن تشغيل Chroma محلياً أو استضافتها ذاتياً. تتفوق Pinecone في أعباء العمل على مستوى المؤسسات والبحث الهجين. ومع ذلك، فإن Chroma غالباً أفضل للتطوير السريع والنماذج الأولية بفضل سير العمل المرتكز على Python والمناسب للمبتدئين.

Weaviate

Weaviate هي قاعدة بيانات متجهات مفتوحة المصدر أخرى مع ميزات غنية مثل دعم المخططات، ووحدات للنماذج المختلفة، والتصفية الهجينة (الجمع بين المتجه والبحث بالكلمات الرئيسية).

الاختلافات الرئيسية: نموذج المخطط في Weaviate وميزاته المعيارية قوية، لكنها يمكن أن تضيف تعقيداً للمشاريع الأبسط. تزيل Chroma الحاجة إلى المخطط الإلزامي، مما يسمح للمطورين بالبدء في البحث فوراً. واجهتها البرمجية البسيطة تجعلها مريحة بشكل خاص لأتمتة Python والتطبيقات الصغيرة.

Milvus

Milvus هي قاعدة بيانات متجهات عالية الأداء تُستخدم غالباً للنشر على مستوى الإنتاج واسع النطاق. تتألق في السرعة والإنتاجية.

الاختلافات الرئيسية: Milvus مُحسّنة لأعباء العمل الإنتاجية الموزعة وعالية الإنتاجية، ولكن يمكن أن تكون إعداداتها وعملياتها أكثر تعقيداً. بالمقابل، تقدم Chroma تجربة أكثر خفيفة الوزن وموجهة للمطورين، وهو مثالي إذا لم تكن بحاجة إلى قابلية توسيع ضخمة.

باختصار، Chroma مثالية للمطورين الذين يرغبون في دمج البحث الدلالي والذكاء الاصطناعي في تطبيقاتهم دون الحاجة إلى بنية تحتية على مستوى المؤسسات. لمشروع مثل بناء ai-map-generator، ستوفر Chroma عموداً فقرياً قوياً لاسترجاع البيانات الجغرافية أو السياقية على الفور.

إيجابيات وسلبيات استخدام Chroma

مثل أي أداة، Chroma ليست مثالية. إليك نظرة سريعة على ما تقوم به بشكل جيد - وأين يمكن أن تتحسن.

الإيجابيات

تقدم Chroma إعداداً بدون تكوين، مما يجعلها مثالية للنماذج الأولية. تتكامل بعمق مع Python وLangChain، لذا يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي استخدامها دون مغادرة بيئتهم المألوفة. كأداة مفتوحة المصدر ومجانية، تتجنب رسوم الترخيص أو احتكار البائعين. كما تدعم التخزين المحلي، وهو أمر ذو قيمة للتطبيقات التي تركز على الخصوصية أو العمل دون اتصال.

السلبيات

Chroma لم يتم تحسينها بعد للنطاق الإنتاجي الضخم، لذا بالمقارنة مع Pinecone أو Milvus، قد يتطلب التوسع أدوات إضافية. كما تقدم ميزات متقدمة أقل، مع عمليات بحث هجينة وتصفية محدودة والتحكم في الوصول. أخيراً، لا يزال المشروع يتطور، لذا يمكن أن تتغير الواجهة البرمجية ومجموعة الميزات بسرعة مع تقدم التطوير.

إذا كنت تجرب أدوات لبناء روبوتات أكثر طبيعية في الصوت، انظر undetectable-ai.

أنشئ حسابك المجاني

كيفية البدء مع Chroma

البدء مع Chroma بسيط للغاية، خاصة إذا كنت معتاداً على Python.

أولاً، قم بتثبيتها عبر pip:

pip install chromadb

ثم، يمكنك تهيئة قاعدة بيانات وإدخال التضمينات الخاصة بك:

import chromadb
# الحفاظ على البيانات بين الجلسات (موصى به للتطبيقات)
client = chromadb.PersistentClient(path="chroma")

from chromadb.utils.embedding_functions import SentenceTransformerEmbeddingFunction
embedder = SentenceTransformerEmbeddingFunction(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
collection = client.create_collection(name="my-collection", embedding_function=embedder)

collection.add(
    documents=["This is a sample document"],
    metadatas=[{"category": "example"}],
    ids=["doc1"]
)

بمجرد إضافة مستنداتك، يمكنك تشغيل استعلامات باستخدام مدخلات جديدة:

results = collection.query(
    query_texts=["sample"],
    n_results=1
)

هذا كل شيء - بحثك الدلالي أصبح مباشراً. يمكنك توصيل هذا بروبوت محادثة، أو أداة بحث داخلية، أو محرك توصية في بضعة أسطر فقط.

نصيحة: إذا كنت تستخدم PersistentClient، فسيتم تخزين المتجهات والبيانات الوصفية على القرص (المسار الافتراضي: ./chroma).
هذا يعني أن مجموعاتك ستستمر عبر إعادة تشغيل العمليات، وهو أمر ضروري عند نشر التطبيقات الحقيقية.
للتجارب السريعة، العميل في الذاكرة جيد، ولكن للإنتاج يجب دائماً الاعتماد على الوضع الدائم لضمان المتانة والموثوقية.

للحصول على درس متقدم حول التكامل مع واجهات مستخدم روبوتات المحادثة، راجع robot-names.

أفضل الممارسات لاستخدام Chroma في RAG

للحصول على أقصى استفادة من Chroma في مشاريع توليد المعلومات المستندة إلى الاسترجاع في العالم الحقيقي، ضع في اعتبارك هذه الممارسات الجيدة:

• تقسيم المستندات: قسّم المستندات الطويلة إلى مقاطع صغيرة (500–1,000 رمز) مع تداخلات طفيفة. يضمن ذلك أن تعيد الاستعلامات سياقاً ذا صلة دون فقدان الاستمرارية.
• تضمينات متسقة: التزم بنموذج تضمين واحد لكل مجموعة. يؤدي خلط النماذج إلى متجهات غير قابلة للمقارنة. دائماً سجل اسم النموذج في البيانات الوصفية لضمان إمكانية إعادة الإنتاج.
• تصفية البيانات الوصفية: استخدم حقول مثل المصدر، المؤلف، أو الطابع الزمني في مستنداتك، وطبق where={...} في الاستعلامات لتضييق النتائج قبل الترتيب بالتشابه.
• التخزين المؤقت: احتفظ بنتائج الاستعلام الأخيرة إذا كان تطبيقك يتعامل مع أسئلة متكررة. هذا يقلل من عدد استدعاءات التضمين ويسرع الاستجابات.
• التقييم: اختبر جودة الاسترجاع بانتظام باستخدام استعلامات نموذجية. قس ما إذا كانت نتائج top-K ذات صلة بالفعل واضبط أحجام المقاطع، والتداخل، أو نماذج التضمين وفقاً لذلك.
• الاستمرارية: لأي تطبيق يتجاوز العرض السريع، استخدم دائماً PersistentClient. يضمن ذلك أن تكون قاعدة بيانات المتجهات متينة ويمكن نشرها عبر البيئات.

باتباع هذه الممارسات، ستحقق أنابيب RAG أكثر موثوقية وقابلية للتوسع.

هل Chroma هي الخيار المناسب لمشروعك؟

إذا كنت مطوراً تبني ميزات ذكاء اصطناعي مثل روبوتات المحادثة، البحث الذكي عن المستندات، أو المساعدين الدلاليين، فإن Chroma مكان رائع للبدء. إنها خفيفة الوزن، عالية التكامل، ومصممة مع سير عمل الذكاء الاصطناعي في الاعتبار.

على عكس الأنظمة الأثقل التي تتطلب إدارة البنية التحتية أو تعلم مخططات معقدة، تتيح لك Chroma التركيز على ما يهم حقاً - بناء تطبيقات ذكية ومفيدة.

أنشئ حسابك المجاني