پایگاه‌داده برداری Chroma: انتخاب برتر برای پروژه‌های RAG در سال 2025

خلاصه

Chroma یک پایگاه‌داده برداری متن‌باز است که مخصوص RAG طراحی شده است.
سبک‌وزن، بومی پایتون و آسان برای میزبانی خود یا اجرای محلی است.
از آن برای افزودن جستجوی معنایی سریع و دقیق به چت‌بات‌ها و پایگاه‌های دانش استفاده کنید.

حساب رایگان خود را ایجاد کنید

پایگاه‌داده برداری چیست؟

یک پایگاه‌داده برداری نوع خاصی از پایگاه‌داده است که برای ذخیره و جستجوی بردارهای با ابعاد بالا طراحی شده است. اما این واقعاً به چه معناست؟

وقتی از مدل‌های هوش مصنوعی مانند GPT از OpenAI یا LLaMA از Meta استفاده می‌کنید، داده‌های خام (مانند متن، تصاویر یا صدا) به بردارهای عددی متراکم، که به عنوان تعبیه‌ها نیز شناخته می‌شوند، تبدیل می‌شوند. این بردارها "معنی" داده را به شکلی که ماشین‌ها بتوانند درک کنند، به تصویر می‌کشند. جستجو در این بردارها شبیه به جستجوی تطابق دقیق کلمات نیست—بیشتر شبیه به جستجوی معانی یا زمینه‌های مشابه است.

اینجاست که پایگاه‌های‌داده برداری می‌درخشند. آنها برای جستجوی شباهت بهینه‌سازی شده‌اند و به شما امکان می‌دهند تا بر اساس نزدیکی بردارها مرتبط‌ترین محتوا را پیدا کنید. این برای کاربردهایی مانند جستجوی معنایی، چت‌بات‌های هوش مصنوعی، سیستم‌های توصیه‌گر و حتی عوامل تولیدی هوش مصنوعی حیاتی است.

چرا Chroma در گردش‌کارهای RAG محبوبیت پیدا کرده است

Chroma به سرعت به یکی از محبوب‌ترین‌ها در جوامع هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تبدیل شده است، به‌ویژه برای پروژه‌هایی که شامل تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) هستند. RAG شامل تقویت مدل‌های هوش مصنوعی با اطلاعات خارجی است که در زمان اجرا از یک پایگاه‌داده برداری بازیابی می‌شود. این بهبود دقت، زمینه‌های تازه‌تر و پاسخ‌های خاص حوزه را ممکن می‌سازد.

پس چه چیزی باعث می‌شود Chroma برجسته شود؟

Chroma از ابتدا برای RAG طراحی شده است، بنابراین تجربه توسعه‌دهنده بهینه شده است. این برنامه به صورت بومی پایتون است، با pip قابل نصب است و به‌طور یکپارچه با استک‌های معمول هوش مصنوعی ادغام می‌شود. وقتی یک تابع تعبیه مانند OpenAI یا Sentence-Transformers را پیکربندی می‌کنید، Chroma می‌تواند تولید و به‌روزرسانی تعبیه‌ها را برای شما مدیریت کند و کارهای اضافی را کاهش دهد. همچنین سبک‌وزن و متن‌باز است، که آن را آسان می‌سازد تا به صورت محلی امتحان کنید و در صورت لزوم مقیاس‌بندی کنید.

اگر در حال ساختن یک پایگاه دانش هدایت‌شده با هوش مصنوعی یا چت‌بات هستید، Chroma می‌تواند داده‌های غیرساختاریافته شما مانند محتوای PDF یا اسناد پشتیبانی را به مدل زبانی شما در زمان واقعی متصل کند. برای مثال، در یک چت‌بات محلی پشتیبانی مشتری، می‌توانید بلیط‌های پشتیبانی قبلی ذخیره‌شده در Chroma را به آن بدهید و پاسخ‌های آگاه از زمینه را به صورت آنی تولید کنید.

اگر در حال کاوش پروژه‌های هوش مصنوعی مانند این هستید، به ai-response-generator برای الهام گرفتن مراجعه کنید.

مثال‌های واقعی از استفاده از Chroma

Chroma در گردش‌کارهای عملی، به‌ویژه هنگام کار با مقادیر زیادی از داده‌های متنی یا اسناد، می‌درخشد. در اینجا برخی از روش‌های مشخصی که توسعه‌دهندگان از آن استفاده می‌کنند آورده شده است:

ذخیره و جستجوی تعبیه‌ها

یک توسعه‌دهنده که روی یک دستیار تحقیق پزشکی کار می‌کند، می‌تواند هزاران مقاله علمی را با استفاده از مدلی مانند sentence-transformers تعبیه کند و آن بردارها را در Chroma ذخیره کند. سپس، وقتی یک کاربر درباره "پیشرفت‌های اخیر در واکسن‌های mRNA" می‌پرسد، Chroma اسناد مرتبط را به‌صورت آنی برای LLM بازیابی می‌کند تا به آن‌ها ارجاع دهد.

پرسش و پاسخ از اسناد و چت‌بات‌ها

فرض کنید که شما در حال ساخت یک چت‌بات برای اسناد داخلی شرکت هستید. شما سیاست‌های شرکت، پرسش‌های متداول منابع انسانی و کتابچه‌های راهنما را در Chroma آورده‌اید. چت‌بات بر اساس درخواست کاربر، بردارهای مرتبط را در Chroma جستجو کرده و آن را به LLM‌هایی مانند Claude یا ChatGPT می‌دهد. این به ربات دسترسی فوری به پایگاه‌دانش سازمان شما را بدون نیاز به آموزش مجدد می‌دهد.

برای اطلاعات بیشتر درباره ادغام چت‌بات، به chargpt برای سفارشی‌سازی چت‌بات مراجعه کنید.

موتورهای جستجوی قدرت‌گرفته از هوش مصنوعی

توسعه‌دهندگان همچنین از Chroma برای بهبود موتورهای جستجو استفاده می‌کنند. به جای تطابق کلمات کلیدی، کاربران جستجوی معنایی را دریافت می‌کنند—نتایجی بر اساس معنا. برای مثال، جستجو برای "چگونه لپ‌تاپ کند را تعمیر کنیم" می‌تواند نکاتی مانند "ارتقاء RAM" یا "بررسی استفاده از CPU" را ارائه دهد، حتی اگر آن کلمات دقیق در پرسش اصلی نباشند.

چگونه Chroma با Pinecone، Weaviate و Milvus مقایسه می‌شود

هنگام انتخاب یک پایگاه‌داده برداری برای پروژه هوش مصنوعی خود، مهم است که گزینه‌های خود را بسنجید. بیایید ببینیم Chroma چگونه با برخی از بزرگ‌ترین رقبا مقایسه می‌شود:

Pinecone

Pinecone یک پایگاه‌داده برداری کاملاً مدیریت‌شده و قابل مقیاس‌پذیری است که برای محیط‌های تولید طراحی شده است. این برنامه مقیاس‌پذیری خودکار، جستجوی ترکیبی و ادغام با پلتفرم‌هایی مانند OpenAI را ارائه می‌دهد.

تفاوت‌های کلیدی: Pinecone یک سرویس کاملاً مدیریت‌شده و میزبانی‌شده در ابر است، در حالی که Chroma می‌تواند به‌صورت محلی اجرا شود یا به‌صورت خود میزبانی شود. Pinecone در بارهای کاری مقیاس سازمانی و جستجوی ترکیبی به برتری می‌رسد. با این حال، Chroma اغلب برای توسعه سریع و نمونه‌سازی اولیه به دلیل جریان کاری متمرکز بر پایتون و کاربرپسند بهتر است.

Weaviate

Weaviate نیز یک پایگاه‌داده برداری متن‌باز است با ویژگی‌های غنی مانند پشتیبانی از طرح‌واره، ماژول‌هایی برای مدل‌های مختلف و فیلتر کردن ترکیبی (ترکیب بردار با جستجوی کلمات کلیدی).

تفاوت‌های کلیدی: مدل طرح‌واره و ویژگی‌های ماژولار Weaviate قدرتمند هستند، اما می‌توانند برای پروژه‌های ساده‌تر پیچیدگی اضافه کنند. Chroma نیاز به طرح‌واره اجباری را حذف می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بلافاصله جستجو را آغاز کنند. رابط کاربری ساده آن به‌ویژه برای اتوماسیون پایتون و برنامه‌های کوچک‌مقیاس مناسب است.

Milvus

Milvus یک پایگاه‌داده برداری با کارایی بالا است که اغلب برای استقرارهای تولید در مقیاس بزرگ استفاده می‌شود. در سرعت و توان عملیاتی می‌درخشد.

تفاوت‌های کلیدی: Milvus برای بارهای کاری تولیدی توزیع‌شده با توان عملیاتی بالا بهینه‌سازی شده است، اما راه‌اندازی و عملیات می‌تواند پیچیده‌تر باشد. در مقابل، Chroma یک تجربه سبک‌وزن و توسعه‌دهنده‌محور ارائه می‌دهد که ایده‌آل است اگر به مقیاس‌پذیری عظیم نیاز نداشته باشید.

به‌طور خلاصه، Chroma برای توسعه‌دهندگانی ایده‌آل است که می‌خواهند جستجوی معنایی و هوش مصنوعی را بدون زیرساخت‌های در سطح سازمانی به برنامه‌های خود ادغام کنند. برای پروژه‌ای مانند ساخت ai-map-generator، Chroma یک پایه‌قوی برای بازیابی داده‌های جغرافیایی یا زمینه‌ای به صورت فوری فراهم می‌کند.

مزایا و معایب استفاده از Chroma

مانند هر ابزار دیگری، Chroma کامل نیست. در اینجا نگاهی سریع به آنچه که خوب انجام می‌دهد—و جایی که می‌تواند بهبود یابد وجود دارد.

مزایا

Chroma راه‌اندازی بدون پیکربندی ارائه می‌دهد، که آن را برای نمونه‌سازی اولیه عالی می‌سازد. این برنامه به‌طور عمیق با پایتون و LangChain ادغام شده است، بنابراین توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی/یادگیری ماشین می‌توانند بدون ترک اکوسیستم آشنای خود از آن استفاده کنند. به عنوان یک ابزار متن‌باز و رایگان، از هزینه‌های مجوز یا قفل شدن توسط فروشنده جلوگیری می‌کند. همچنین از ذخیره‌سازی محلی پشتیبانی می‌کند، که برای برنامه‌های متمرکز بر حفظ حریم خصوصی یا آفلاین ارزشمند است.

معایب

Chroma هنوز برای تولید در مقیاس بزرگ بهینه‌سازی نشده است، بنابراین در مقایسه با Pinecone یا Milvus، مقیاس‌بندی ممکن است نیاز به ابزارآلات اضافی داشته باشد. همچنین ویژگی‌های پیشرفته کمتری ارائه می‌دهد، با جستجوی ترکیبی، فیلتر کردن و کنترل‌های دسترسی محدود. در نهایت، این پروژه هنوز در حال تکامل است، بنابراین API و مجموعه ویژگی‌ها می‌تواند به‌طور سریع با پیشرفت توسعه تغییر کند.

اگر با ابزارهایی برای ساخت ربات‌های طبیعی‌تر در حال آزمایش هستید، به undetectable-ai مراجعه کنید.

حساب رایگان خود را ایجاد کنید

چگونه با Chroma شروع کنیم

شروع با Chroma به‌طور شگفت‌انگیزی ساده است، به‌ویژه اگر با پایتون آشنا هستید.

ابتدا آن را از طریق pip نصب کنید:

pip install chromadb

سپس، می‌توانید یک پایگاه‌داده را راه‌اندازی کرده و تعبیه‌های خود را وارد کنید:

import chromadb
# ذخیره داده‌ها بین اجراها (توصیه‌شده برای برنامه‌ها)
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=["این یک سند نمونه است"],
    metadatas=[{"category": "example"}],
    ids=["doc1"]
)

وقتی اسناد خود را اضافه کردید، می‌توانید با استفاده از ورودی‌های جدید جستجو کنید:

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

همین است—جستجوی معنایی شما به‌صورت زنده است. می‌توانید این را در یک چت‌بات، یک ابزار جستجوی داخلی یا یک موتور توصیه‌گر تنها با چند خط کد ادغام کنید.

نکته: اگر از PersistentClient استفاده کنید، بردارها و متادیتای شما روی دیسک ذخیره می‌شوند (مسیر پیش‌فرض: ./chroma).
این به این معناست که مجموعه‌های شما در میان راه‌اندازی‌های مجدد فرآیند باقی می‌مانند، که برای استقرار برنامه‌های واقعی ضروری است.
برای آزمایش‌های سریع، کلاینت در حافظه کافی است، اما برای تولید همیشه باید به حالت پایدار تکیه کنید تا از دوام و قابلیت اطمینان اطمینان حاصل کنید.

برای یک آموزش پیشرفته‌تر در مورد ادغام با رابط‌های کاربری چت‌بات، به robot-names مراجعه کنید.

بهترین روش‌ها برای استفاده از Chroma در RAG

برای بهره‌برداری بیشتر از Chroma در پروژه‌های واقعی تولید تقویت‌شده با بازیابی، این بهترین روش‌ها را در نظر بگیرید:

• برش اسناد: اسناد طولانی را به بخش‌های کوچکتر (500–1000 توکن) با همپوشانی‌های جزئی تقسیم کنید. این تضمین می‌کند که جستجوها زمینه مرتبط را بدون از دست دادن پیوستگی بازمی‌گردانند.
• تعبیه‌های همگن: به یک مدل تعبیه واحد در هر مجموعه پایبند باشید. مخلوط کردن مدل‌ها منجر به بردارهایی می‌شود که قابل مقایسه نیستند. همیشه نام مدل را در متادیتا برای بازتولید ثبت کنید.
• فیلتر کردن متادیتا: از فیلدهایی مانند منبع، نویسنده، یا زمان‌سنجی در اسناد خود استفاده کنید و در جستجوها شرایط where={...} را اعمال کنید تا نتایج را قبل از رتبه‌بندی بر اساس شباهت محدود کنید.
• کش‌کردن: نتایج جستجوهای اخیر را اگر برنامه شما سوالات تکراری را مدیریت می‌کند، کش کنید. این باعث کاهش فراخوانی‌های تعبیه و سرعت پاسخ‌ها می‌شود.
• ارزیابی: به‌طور مرتب کیفیت بازیابی را با جستجوهای نمونه آزمایش کنید. اندازه‌گیری کنید که آیا نتایج برتر K واقعاً مرتبط هستند و اندازه بخش‌ها، همپوشانی یا مدل‌های تعبیه را به‌طور مناسب تنظیم کنید.
• دوام‌پذیری: برای هر برنامه‌ای که فراتر از یک دمو سریع است، همیشه از PersistentClient استفاده کنید. این تضمین می‌کند که فروشگاه برداری شما دوام‌پذیر است و می‌تواند در محیط‌های مختلف استقرار یابد.

با پیروی از این روش‌ها، به گردش‌کارهای RAG قابل‌اعتمادتر و مقیاس‌پذیرتر دست خواهید یافت.

آیا Chroma برای پروژه شما مناسب است؟

اگر یک توسعه‌دهنده هستید که ویژگی‌های هوش مصنوعی مانند چت‌بات‌ها، جستجوی هوشمند اسناد یا دستیارهای معنایی را می‌سازید، Chroma یک مکان عالی برای شروع است. این برنامه سبک‌وزن، بسیار قابل‌ادغام و با جریان‌کارهای هوش مصنوعی طراحی شده است.

برخلاف سیستم‌های سنگین‌تر که نیاز به مدیریت زیرساخت یا یادگیری طرح‌واره‌های پیچیده دارند، Chroma به شما اجازه می‌دهد تا بر آنچه که واقعاً مهم است تمرکز کنید—ساخت برنامه‌های کاربردی و هوشمند.

حساب رایگان خود را ایجاد کنید