Chroma Vektorinė Duomenų Bazė: Pirmasis Pasirinkimas RAG Projektams 2025 m.
TL;DR
Chroma yra atvirojo kodo vektorinė duomenų bazė, specialiai sukurta RAG.
Ji yra lengva, gimtoji Python kalboje ir lengvai diegiama vietoje arba naudojama lokaliai.
Naudokite ją greitai ir tiksliai semantinei paieškai pridėti prie pokalbių robotų ir žinių bazių.
Kas yra Vektorinė Duomenų Bazė?
Vektorinė duomenų bazė yra specializuota duomenų bazė, skirta aukšto matmens vektoriams saugoti ir ieškoti. Bet ką tai iš tikrųjų reiškia?
Kai naudojate AI modelius, kaip OpenAI GPT ar Meta LLaMA, neapdoroti duomenys (tokie kaip tekstas, vaizdai ar garsas) transformuojami į tankius skaitinius vektorius, taip pat žinomus kaip įterpimai. Šie vektoriai užfiksuoja duomenų "prasmę" taip, kad mašinos gali ją suprasti. Ieškoti šiuose vektoriuose nėra tas pats, kas ieškoti tiksliai atitinkančių žodžių—tai labiau panašu į panašių prasmių ar kontekstų paiešką.
Čia vektorinių duomenų bazės yra stiprios. Jos optimizuotos panašumo paieškai, leidžiančiai rasti tinkamiausią turinį pagal vektorių artumą. Tai yra svarbu tokiose programose kaip semantinė paieška, AI pokalbių robotai, rekomendacijų sistemos ir net generatyvūs AI agentai.
Kodėl Chroma Populiarėja RAG Darbo Srautuose
Chroma greitai tapo mėgstama AI ir ML bendruomenėse, ypač projektuose, susijusiuose su Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG apima AI modelių papildymą išorine informacija, atgauta naudojimo metu, dažnai iš vektorinės duomenų bazės. Tai leidžia pasiekti geresnį tikslumą, naujesnį kontekstą ir konkrečios srities atsakymus.
Taigi, kuo Chroma išsiskiria?
Chroma yra sukurta nuo pat pradžių RAG, taip kad kūrėjo patirtis būtų supaprastinta. Ji yra gimtoji Python kalboje, diegiama su pip ir lengvai integruojama su įprastomis AI technologijų paketais. Kai konfigūruojate įterpimo funkciją, tokią kaip OpenAI ar Sentence-Transformers, Chroma gali tvarkyti įterpimų generavimą ir atnaujinimus už jus, sumažindama šabloninio kodo poreikį. Ji taip pat yra lengva ir atvirojo kodo, leidžianti lengvai eksperimentuoti lokaliai ir išplėsti, kai to reikia.
Jei kuriate AI varomą žinių bazę ar pokalbių robotą, Chroma gali sujungti jūsų nestruktūruotus duomenis—kaip PDF turinį ar pagalbos dokumentus—su jūsų kalbos modeliu realiuoju laiku. Pavyzdžiui, vietiniame klientų aptarnavimo pokalbių robote, galėtumėte jį maitinti ankstesniais pagalbos bilietais, saugomais Chromoje, ir generuoti kontekstui jautrius atsakymus akimirksniu.
Jei tyrinėjate tokio tipo AI projektus, apsilankykite ai-response-generator įkvėpimui.
Chroma Naudojimo Realiame Pasaulyje Pavyzdžiai
Chroma išsiskiria praktiniuose darbo srautuose, ypač dirbant su dideliais tekstų ar dokumentų kiekiais. Štai keletas konkrečių būdų, kaip kūrėjai ją naudoja:
Įterpimų Saugojimas ir Paieška
Kūrėjas, dirbantis su medicininių tyrimų asistentu, gali įterpti tūkstančius mokslinių straipsnių naudodamas modelį, kaip sentence-transformers, ir saugoti tuos vektorius Chromoje. Tada, kai vartotojas klausia apie "naujausius mRNA vakcinų pasiekimus", Chroma akimirksniu atgauna svarbius dokumentus, kad LLM galėtų juos nurodyti.
Dokumentų Klausimai-Atsakymai ir Pokalbių Robotai
Tarkime, kad kuriate pokalbių robotą vidiniams įmonės dokumentams. Jūs įtraukiate įmonės politiką, HR DUK ir mokymo vadovus į Chromą. Pokalbių robotas užklausia Chromą svarbių vektorių, remdamasis vartotojo užklausa, ir perduoda tai LLM, kaip Claude ar ChatGPT. Tai suteikia robotui tiesioginę prieigą prie jūsų organizacijos žinių bazės, nereikalaujant papildomo mokymo.
Daugiau apie pokalbių robotų integravimą, žr. chargpt dėl pokalbių roboto pritaikymo.
AI Varomos Paieškos Sistemos
Kūrėjai taip pat naudoja Chromą paieškos sistemoms pagerinti. Vietoj raktinių žodžių atitikimo, vartotojai gauna semantinę paiešką—rezultatus, pagrįstus prasme. Pavyzdžiui, ieškant "kaip pataisyti lėtą nešiojamą kompiuterį” gali pasirodyti patarimai, kaip "atnaujinti RAM” ar "patikrinti CPU naudojimą”, net jei šie tikslūs žodžiai nebuvo originalioje užklausoje.
Kaip Chroma Lyginasi su Pinecone, Weaviate ir Milvus
Renkantis vektorinę duomenų bazę jūsų AI projektui, svarbu pasverti galimybes. Palyginkime, kaip Chroma konkuruoja su keletu didžiausių žaidėjų:
Pinecone
Pinecone yra visiškai valdoma, mastelio didinimo vektorinė duomenų bazė, skirta gamybos aplinkoms. Ji siūlo automatinį mastelio didinimą, hibridinę paiešką ir integracijas su tokiomis platformomis kaip OpenAI.
Pagrindiniai Skirtumai: Pinecone yra visiškai valdoma, debesyje talpinama paslauga, o Chroma gali būti valdoma vietoje arba savarankiškai. Pinecone puikiai tinka įmonės masto darbo krūviams ir hibridinei paieškai. Tačiau Chroma dažnai yra geresnė greitam kūrimui ir prototipų kūrimui dėl savo Python-centriškos, pradedantiesiems draugiškos darbo eigos.
Weaviate
Weaviate yra kita atvirojo kodo vektorinė duomenų bazė su turtingomis funkcijomis, tokiomis kaip schemų palaikymas, moduliai skirtingiems modeliams ir hibridinis filtravimas (sujungiant vektorių su raktinių žodžių paieška).
Pagrindiniai Skirtumai: Weaviate schema modelis ir modulio funkcijos yra galingos, tačiau jos gali pridėti sudėtingumo paprastesniems projektams. Chroma pašalina privalomą schemos reikalavimą, leidžiant kūrėjams pradėti ieškoti nedelsiant. Jos minimali API paviršiaus sritis daro ją ypač patogią Python automatizavimui ir mažo masto programoms.
Milvus
Milvus yra aukštos veiklos vektorinė duomenų bazė, dažnai naudojama didelio masto, gamybos lygio diegimams. Ji išsiskiria greičiu ir pralaidumu.
Pagrindiniai Skirtumai: Milvus optimizuotas paskirstytiems, didelio pralaidumo gamybos darbo krūviams, tačiau nustatymas ir operacijos gali būti sudėtingesnės. Tuo tarpu, Chroma siūlo labiau lengvą ir kūrėjui pirmenybę teikiančią patirtį, kuri yra ideali, jei jums nereikia didžiulio mastelio didinimo.
Trumpai tariant, Chroma yra ideali kūrėjams, norintiems integruoti semantinę paiešką ir AI į savo programas be įmonės lygio infrastruktūros. Projektui, kaip kurti ai-map-generator, Chroma suteiktų stiprų pagrindą geografiniams ar kontekstiniams duomenims atgauti realiu laiku.
Chroma Naudojimo Privalumai ir Trūkumai
Kaip ir bet kuris įrankis, Chroma nėra tobula. Štai greitai apžvelgsime, ką ji daro gerai—ir kur ji galėtų patobulėti.
Privalumai
Chroma siūlo nulinės konfigūracijos nustatymą, todėl ji puikiai tinka prototipų kūrimui. Ji giliai integruojasi su Python ir LangChain, todėl AI/ML kūrėjai gali ją naudoti nepalikdami savo pažįstamos ekosistemos. Kaip atvirojo kodo ir nemokamas įrankis, ji išvengia licencijavimo mokesčių ar tiekėjo užrakinimo. Ji taip pat palaiko vietinį saugojimą, kuris yra vertingas, jei ieškote privatumo ar neprisijungus veikiančių programų.
Trūkumai
Chroma dar nėra optimizuota masinio masto gamybai, todėl lyginant su Pinecone ar Milvus, mastelio didinimui gali prireikti papildomų įrankių. Ji taip pat siūlo mažiau pažangių funkcijų, su ribotu hibridiniu paieškos, filtravimo ir prieigos kontrole. Galiausiai, projektas vis dar vystosi, todėl API ir funkcijų rinkinys gali greitai keistis vystymosi metu.
Jei eksperimentuojate su įrankiais, norėdami kurti natūraliau skambančius robotus, žr. undetectable-ai.
Kaip Pradėti Naudotis Chroma
Pradėti naudotis Chroma yra gaivinamai paprasta, ypač jei esate susipažinę su Python.
Pirma, įdiekite ją per pip:
pip install chromadbTada, galite inicijuoti duomenų bazę ir įterpti savo įterpimus:
import chromadb
# Išlaikyti duomenis tarp paleidimų (rekomenduojama programoms)
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"]
)Kai jūsų dokumentai pridėti, galite vykdyti užklausas naudodami naujas įvestis:
results = collection.query(
query_texts=["sample"],
n_results=1
)Tai viskas—jūsų semantinė paieška yra gyva. Galite tai prijungti prie pokalbių roboto, vidinio paieškos įrankio ar rekomendacijų variklio tik keletu eilučių.
Patarimas: Jei naudojate PersistentClient, jūsų vektoriai ir metaduomenys saugomi diske (numatytasis kelias: ./chroma).
Tai reiškia, kad jūsų kolekcijos išlieka per procesų perkrovimus, kas yra esminis diegiant realias programas.
Greitiems eksperimentams tinkamas atminties klientas, tačiau gamybai visada turėtumėte pasikliauti nuolatiniu režimu, kad užtikrintumėte patvarumą ir patikimumą.
Išsamesniam mokymui apie integraciją su pokalbių robotų sąsajomis, žr. robot-names.
Geriausios Praktikos Naudojant Chroma RAG
Norint kuo geriau išnaudoti Chromą realiuose Retrieval-Augmented Generation projektuose, apsvarstykite šias geriausias praktikas:
- Dokumentų skaidymas: Skirstykite ilgesnius dokumentus į mažesnes pastraipas (500–1,000 žodžių) su nedideliais persidengimais. Tai užtikrina, kad užklausos grąžins tinkamą kontekstą neprarandant tęstinumo.
- Nuoseklūs įterpimai: Laikykitės vieno įterpimo modelio vienai kolekcijai. Modelių maišymas veda prie nesulyginamų vektorių. Visada įrašykite modelio pavadinimą metaduomenyse atkuriamumui.
- Metaduomenų filtravimas: Naudokite laukus, kaip šaltinis, autorius ar laikas, jūsų dokumentuose ir taikykite where={...} sąlygas užklausose, kad susiaurintumėte rezultatus prieš reitingavimą pagal panašumą.
- Kešavimas: Kešuokite neseniai atliktų užklausų rezultatus, jei jūsų programa tvarko pasikartojančius klausimus. Tai sumažina įterpimų kvietimus ir pagreitina atsakymus.
- Vertinimas: Reguliariai bandykite atgavimo kokybę su pavyzdinėmis užklausomis. Įvertinkite, ar top-K rezultatai tikrai aktualūs, ir atitinkamai koreguokite skaidinių dydžius, persidengimus ar įterpimo modelius.
- Patvarumas: Bet kuriai programai, kurios trukmė ilgesnė nei greita demonstracija, visada naudokite
PersistentClient. Tai užtikrina, kad jūsų vektorių parduotuvė yra patvari ir gali būti diegiama įvairiose aplinkose.
Laikydamiesi šių praktikų, pasieksite patikimesnius ir labiau mastelio didinamą RAG darbo srautus.
Ar Chroma Tinka Jūsų Projektui?
Jei esate kūrėjas, kuriantis AI funkcijas, kaip pokalbių robotai, išmaniosios dokumentų paieškos ar semantiniai asistentai, Chroma yra puiki vieta pradėti. Ji yra lengva, labai integruojama ir sukurta atsižvelgiant į AI darbo srautus.
Skirtingai nuo sunkesnių sistemų, kurioms reikia valdyti infrastruktūrą ar mokytis sudėtingų schemų, Chroma leidžia jums sutelkti dėmesį į tai, kas iš tikrųjų svarbu—kurti naudingas, protingas programas.
