Chroma Vector Database: Pilihan Utama untuk Proyek RAG di Tahun 2025
TL;DR
Chroma adalah basis data vektor open-source yang dibuat khusus untuk RAG.
Ringan, berbasis Python, dan mudah di-host sendiri atau dijalankan secara lokal.
Gunakan ini untuk menambahkan pencarian semantik yang cepat dan akurat ke chatbot dan basis pengetahuan.
Apa itu Basis Data Vektor?
Basis data vektor adalah jenis basis data khusus yang dirancang untuk menyimpan dan mencari vektor berdimensi tinggi. Tetapi apa artinya sebenarnya?
Ketika Anda menggunakan model AI seperti GPT dari OpenAI atau LLaMA dari Meta, data mentah (seperti teks, gambar, atau audio) diubah menjadi vektor numerik padat, yang juga dikenal sebagai embeddings. Vektor-vektor ini menangkap "makna" dari data dengan cara yang dapat dipahami mesin. Mencari melalui vektor-vektor ini tidak seperti mencari kecocokan kata secara persis—ini lebih seperti mencari makna atau konteks yang serupa.
Di sinilah basis data vektor bersinar. Mereka dioptimalkan untuk pencarian kesamaan, memungkinkan Anda menemukan konten yang paling relevan berdasarkan kedekatan vektor. Ini sangat penting untuk aplikasi seperti pencarian semantik, chatbot AI, sistem rekomendasi, dan bahkan agen AI generatif.
Mengapa Chroma Mendapatkan Perhatian dalam Alur Kerja RAG
Chroma dengan cepat menjadi favorit di komunitas AI dan ML, terutama untuk proyek yang melibatkan Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG melibatkan penambahan model AI dengan informasi eksternal yang diambil pada waktu nyata, seringkali dari basis data vektor. Ini memungkinkan peningkatan akurasi, konteks yang lebih segar, dan respons spesifik domain.
Jadi apa yang membuat Chroma menonjol?
Chroma dirancang untuk RAG dari bawah ke atas, sehingga pengalaman pengembang lebih lancar. Itu adalah berbasis Python, dapat dipasang dengan pip, dan terintegrasi dengan lancar dengan tumpukan AI umum. Ketika Anda mengonfigurasi fungsi embedding seperti OpenAI atau Sentence-Transformers, Chroma dapat mengelola pembuatan dan pembaruan embedding untuk Anda, mengurangi pekerjaan boilerplate. Ini juga ringan dan open-source, membuatnya mudah untuk bereksperimen secara lokal dan meningkatkan skala saat diperlukan.
Jika Anda sedang membangun basis pengetahuan atau chatbot berbasis AI, Chroma dapat menghubungkan data tidak terstruktur Anda—seperti konten PDF atau dokumen dukungan—ke model bahasa Anda secara waktu nyata. Misalnya, dalam chatbot dukungan pelanggan lokal, Anda dapat memberinya tiket dukungan sebelumnya yang disimpan di Chroma dan menghasilkan respons yang sadar konteks secara instan.
Jika Anda mengeksplorasi proyek AI seperti ini, lihat ai-response-generator untuk inspirasi.
Contoh Dunia Nyata Menggunakan Chroma
Chroma bersinar dalam alur kerja praktis, terutama saat menangani sejumlah besar data teks atau dokumen. Berikut adalah beberapa cara konkret para pengembang menggunakannya:
Penyimpanan dan Pencarian Embeddings
Seorang pengembang yang bekerja pada asisten penelitian medis dapat memasukkan ribuan makalah ilmiah menggunakan model seperti sentence-transformers, dan menyimpan vektor-vektor tersebut di Chroma. Kemudian, ketika pengguna bertanya tentang "kemajuan terbaru dalam vaksin mRNA," Chroma langsung mengambil dokumen relevan untuk dirujuk oleh LLM.
Dokumentasi Q&A dan Chatbot
Misalkan Anda sedang membangun chatbot untuk dokumen internal perusahaan. Anda memasukkan kebijakan perusahaan, FAQ HR, dan manual pelatihan ke dalam Chroma. Chatbot menanyakan Chroma untuk vektor relevan berdasarkan permintaan pengguna dan memberikannya ke LLM seperti Claude atau ChatGPT. Ini memberi bot akses langsung ke basis pengetahuan organisasi Anda tanpa pelatihan ulang.
Untuk informasi lebih lanjut tentang integrasi chatbot, lihat chargpt untuk kustomisasi chatbot.
Mesin Pencari Bertenaga AI
Pengembang juga menggunakan Chroma untuk meningkatkan mesin pencari. Alih-alih mencocokkan kata kunci, pengguna mendapatkan pencarian semantik—hasil berdasarkan makna. Misalnya, mencari "cara memperbaiki laptop lambat” dapat menampilkan tips seperti "meningkatkan RAM” atau "memeriksa penggunaan CPU,” bahkan jika kata-kata tersebut tidak ada dalam kueri asli.
Bagaimana Chroma Dibandingkan dengan Pinecone, Weaviate, dan Milvus
Saat memilih basis data vektor untuk proyek AI Anda, penting untuk mempertimbangkan opsi Anda. Mari kita bahas bagaimana Chroma bersaing dengan beberapa pemain terbesar:
Pinecone
Pinecone adalah basis data vektor yang dikelola sepenuhnya dan berskala, dirancang untuk lingkungan produksi. Ini menawarkan penskalaan otomatis, pencarian hibrid, dan integrasi dengan platform seperti OpenAI.
Perbedaan Utama: Pinecone adalah layanan berbasis cloud yang dikelola sepenuhnya, sementara Chroma dapat dijalankan secara lokal atau di-host sendiri. Pinecone unggul dalam beban kerja skala perusahaan dan pencarian hibrid. Chroma, bagaimanapun, sering kali lebih baik untuk pengembangan cepat dan prototyping berkat alur kerja Python-sentris yang ramah pemula.
Weaviate
Weaviate adalah basis data vektor open-source lainnya dengan fitur kaya seperti dukungan skema, modul untuk model berbeda, dan penyaringan hibrid (menggabungkan vektor dengan pencarian kata kunci).
Perbedaan Utama: Model skema dan fitur modular Weaviate kuat, tetapi dapat menambah kompleksitas untuk proyek yang lebih sederhana. Chroma menghilangkan persyaratan skema wajib, memungkinkan pengembang untuk mulai mencari segera. Antarmuka API minimalnya membuatnya sangat nyaman untuk otomasi Python dan aplikasi skala kecil.
Milvus
Milvus adalah basis data vektor berkinerja tinggi yang sering digunakan untuk penerapan produksi berskala besar. Ini unggul dalam kecepatan dan throughput.
Perbedaan Utama: Milvus dioptimalkan untuk beban kerja produksi terdistribusi dengan throughput tinggi, tetapi penyiapan dan operasinya bisa lebih rumit. Sebaliknya, Chroma menawarkan pengalaman yang lebih ringan dan berfokus pada pengembang, yang ideal jika Anda tidak memerlukan skala besar.
Singkatnya, Chroma ideal untuk pengembang yang ingin mengintegrasikan pencarian semantik dan AI ke dalam aplikasi mereka tanpa infrastruktur skala perusahaan. Untuk proyek seperti membangun ai-map-generator, Chroma akan memberikan tulang punggung yang kuat untuk mengambil data geografis atau kontekstual secara waktu nyata.
Kelebihan dan Kekurangan Menggunakan Chroma
Seperti alat lainnya, Chroma tidak sempurna. Berikut adalah sekilas apa yang dilakukan dengan baik—dan di mana ia bisa ditingkatkan.
Kelebihan
Chroma menawarkan pengaturan tanpa konfigurasi, menjadikannya sempurna untuk prototipe. Ini terintegrasi dengan mendalam dengan Python dan LangChain, sehingga pengembang AI/ML dapat menggunakannya tanpa meninggalkan ekosistem yang mereka kenal. Sebagai alat yang open-source dan gratis, ia menghindari biaya lisensi atau penguncian vendor. Ini juga mendukung penyimpanan lokal, yang berharga untuk aplikasi yang berfokus pada privasi atau offline.
Kekurangan
Chroma belum dioptimalkan untuk produksi skala besar, jadi dibandingkan dengan Pinecone atau Milvus, penskalaan mungkin memerlukan alat tambahan. Ini juga menawarkan fitur yang lebih sedikit, dengan pencarian hibrid, penyaringan, dan kontrol akses yang terbatas. Akhirnya, proyek ini masih berkembang, sehingga API dan set fitur dapat berubah dengan cepat saat pengembangan berlangsung.
Jika Anda bereksperimen dengan alat untuk membangun bot yang terdengar lebih alami, lihat undetectable-ai.
Cara Memulai dengan Chroma
Memulai dengan Chroma sangat sederhana, terutama jika Anda sudah terbiasa dengan Python.
Pertama, instal melalui pip:
pip install chromadbKemudian, Anda dapat menginisialisasi basis data dan memasukkan embeddings Anda:
import chromadb
# Mempertahankan data antar sesi (disarankan untuk aplikasi)
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=["Ini adalah dokumen contoh"],
metadatas=[{"category": "contoh"}],
ids=["doc1"]
)Setelah dokumen Anda ditambahkan, Anda dapat menjalankan kueri menggunakan input baru:
results = collection.query(
query_texts=["contoh"],
n_results=1
)Itu saja—pencarian semantik Anda sudah aktif. Anda dapat menghubungkannya ke chatbot, alat pencarian internal, atau mesin rekomendasi hanya dengan beberapa baris.
Tip: Jika Anda menggunakan PersistentClient, vektor dan metadata Anda disimpan di disk (jalur standar: ./chroma).
Ini berarti koleksi Anda bertahan di antara restart proses, yang penting saat menerapkan aplikasi nyata.
Untuk eksperimen cepat, klien in-memory sudah cukup, tetapi untuk produksi Anda harus selalu mengandalkan mode persisten untuk memastikan ketahanan dan keandalan.
Untuk tutorial lebih lanjut tentang integrasi dengan antarmuka pengguna chatbot, lihat robot-names.
Praktik Terbaik untuk Menggunakan Chroma dalam RAG
Untuk mendapatkan hasil maksimal dari Chroma dalam proyek Retrieval-Augmented Generation dunia nyata, pertimbangkan praktik terbaik berikut:
- Pemotongan dokumen: Pecah dokumen panjang menjadi bagian yang lebih kecil (500–1.000 token) dengan tumpang tindih sedikit. Ini memastikan bahwa kueri mengembalikan konteks yang relevan tanpa kehilangan kontinuitas.
- Embeddings yang konsisten: Gunakan satu model embedding per koleksi. Mencampur model menghasilkan vektor yang tidak dapat dibandingkan. Selalu catat nama model dalam metadata untuk reprodusibilitas.
- Pemfilteran metadata: Gunakan bidang seperti sumber, penulis, atau timestamp dalam dokumen Anda, dan terapkan where={...} dalam kueri untuk mempersempit hasil sebelum diurutkan berdasarkan kesamaan.
- Caching: Cache hasil kueri terbaru jika aplikasi Anda menangani pertanyaan berulang. Ini mengurangi panggilan embedding dan mempercepat respons.
- Evaluasi: Uji kualitas pengambilan secara rutin dengan kueri sampel. Ukur apakah hasil top-K benar-benar relevan dan sesuaikan ukuran potongan, tumpang tindih, atau model embedding sesuai kebutuhan.
- Ketahanan: Untuk aplikasi apa pun di luar demo cepat, selalu gunakan
PersistentClient. Ini memastikan penyimpanan vektor Anda tahan lama dan dapat diterapkan di berbagai lingkungan.
Dengan mengikuti praktik ini, Anda akan mencapai pipeline RAG yang lebih andal dan skalabel.
Apakah Chroma Cocok untuk Proyek Anda?
Jika Anda adalah pengembang yang membangun fitur AI seperti chatbot, pencarian dokumen pintar, atau asisten semantik, Chroma adalah tempat yang sangat baik untuk memulai. Ini ringan, sangat dapat diintegrasikan, dan dirancang dengan alur kerja AI dalam pikiran.
Berbeda dengan sistem yang lebih berat yang memerlukan manajemen infrastruktur atau mempelajari skema yang kompleks, Chroma memungkinkan Anda fokus pada apa yang benar-benar penting—membangun aplikasi cerdas yang berguna.
