ਕ੍ਰੋਮਾ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ: 2025 ਵਿੱਚ RAG ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਚੋਣ

ਸੰਖੇਪ

ਕ੍ਰੋਮਾ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਰੋਤ ਵਾਲਾ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ RAG ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਹਲਕਾ, ਪਾਇਥਨ‑ਮੂਲਕ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਵੈ‑ਹੋਸਟ ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਲਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਚੈਟਬੋਟ ਅਤੇ ਨੋਲੇਜ ਬੇਸ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼, ਸਹੀ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋ।

ਆਪਣਾ ਮੁਫ਼ਤ ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ

ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਕੀ ਹੈ?

ਇੱਕ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਡਾਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ ਉੱਚ-ਮਾਪਦੰਡ ਵਾਲੇ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਰ ਇਸਦਾ ਅਸਲ ਮਤਲਬ ਕੀ ਹੈ?

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ OpenAI ਦੇ GPT ਜਾਂ Meta ਦੇ LLaMA ਵਰਗੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੱਚਾ ਡਾਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਿਖਤ, ਚਿੱਤਰ, ਜਾਂ ਆਡੀਓ) ਘਣ ਨੰਬਰ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਜ਼ ਦੇ ਨਾਂਅ ਨਾਲ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾ ਦੇ "ਅਰਥ" ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਣ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਅਸਲ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੈ—ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ।

ਇੱਥੇ ਹੀ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਚਮਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਾਨਤਾ ਖੋਜ ਲਈ ਅਪਟਮਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵੈਕਟਰ ਦੀ ਨੇੜਤਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਬੰਧਤ ਸਮੱਗਰੀ ਲੱਭਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ, AI ਚੈਟਬੋਟ, ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਰਗੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਕ੍ਰੋਮਾ RAG ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਕ੍ਰੋਮਾ ਨੇ AI ਅਤੇ ML ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪਸੰਦ ਬਣਾਈ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਟਰੀਵਲ-ਆਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। RAG ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਰਨਟਾਈਮ 'ਤੇ ਰਿਟਰੀਵ ਕੀਤੀ ਗਈ ਬਾਹਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਹੀਅਤ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨਵੇਂ ਸੰਦਰਭ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਖੇਤਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਤਾਂ ਕ੍ਰੋਮਾ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ?

ਕ੍ਰੋਮਾ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ RAG ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਸਧਾਰਨ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਇਥਨ-ਮੂਲਕ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਪਿਪ ਨਾਲ ਇੰਸਟਾਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਮ AI ਸਟੈਕਾਂ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗਰੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ OpenAI ਜਾਂ ਸੈਂਟੈਂਸ-ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਜ਼ ਵਰਗੇ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਨਫਿਗਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕ੍ਰੋਮਾ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟਸ ਨੂੰ ਮੈਨੇਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਇਲਰਪਲੇਟ ਕੰਮ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਲਕਾ ਅਤੇ ਖੁੱਲ੍ਹਾ-ਸਰੋਤ ਵੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਾਲ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਆਸਾਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI-ਚਲਿਤ ਨੋਲੇਜ ਬੇਸ ਜਾਂ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕ੍ਰੋਮਾ ਤੁਹਾਡੇ ਅਸੰਰਚਿਤ ਡਾਟਾ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ PDF ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਸਹਾਇਤਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼—ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਵਾਸਤਵਿਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਜੁੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਸਥਾਨਕ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਚੈਟਬੋਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਕ੍ਰੋਮਾ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਸੰਦਰਭ-ਜਾਗਰੂਕ ਜਵਾਬ ਉਤਪੰਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਲਈ ai-response-generator ਨੂੰ ਚੈਕ ਕਰੋ।

ਕ੍ਰੋਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਉਦਾਹਰਣ

ਕ੍ਰੋਮਾ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਲਿਖਤ ਡਾਟਾ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਆਵਹਾਰਿਕ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਚਮਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਢੰਗ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ:

ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਜ਼ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਖੋਜ

ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜੋ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਸਰਚ ਸਹਾਇਕ ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸੈਂਟੈਂਸ-ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰਜ਼ ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪੇਪਰਾਂ ਨੂੰ ਐਮਬੈੱਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰੋਮਾ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਯੂਜ਼ਰ "mRNA ਵੈਕਸੀਨਜ਼ ਵਿੱਚ ਹਾਲੀਆ ਤਰੱਕੀਆਂ" ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕ੍ਰੋਮਾ ਤੁਰੰਤ ਸਬੰਧਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਰਿਟਰੀਵ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ LLM ਇਸਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕੇ।

ਦਸਤਾਵੇਜ਼ Q&A ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਸ

ਮੰਨ ਲਵੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਨੀ ਦੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ, HR FAQs, ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਮੈਨੂਅਲ ਨੂੰ ਕ੍ਰੋਮਾ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਚੈਟਬੋਟ ਯੂਜ਼ਰ ਪ੍ਰਾਮਪਟ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਵੈਕਟਰਾਂ ਲਈ ਕ੍ਰੋਮਾ ਨੂੰ ਕਵੈਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ Claude ਜਾਂ ChatGPT ਵਰਗੇ LLM ਨੂੰ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੌਟ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਨੋਲੇਜ ਬੇਸ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰਸ਼ਿਕਸ਼ਣ ਦੇ।

ਚੈਟਬੋਟ ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਚੈਟਬੋਟ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ chargpt ਵੇਖੋ।

AI-ਚਲਿਤ ਖੋਜ ਇੰਜਣ

ਡਿਵੈਲਪਰ ਕ੍ਰੋਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੁੰਜੀਸ਼ਬਦ ਮੇਲ ਖੋਜ ਦੇ ਬਜਾਏ, ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਮਿਲਦੀ ਹੈ—ਅਰਥ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, "ਧੀਮੀ ਲੈਪਟਾਪ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ" ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵਿੱਚ "RAM ਅਪਗਰੇਡ ਕਰੋ" ਜਾਂ "CPU ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ" ਵਰਗੇ ਸੁਝਾਅ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਹੀ ਸ਼ਬਦ ਮੁਢਲੀ ਪੁਛਗਿੱਛ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸਨ।

ਕ੍ਰੋਮਾ ਦਾ Pinecone, Weaviate, ਅਤੇ Milvus ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ

ਤੁਹਾਡੇ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਚੁਣਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਤੋਲੋ। ਆਓ ਵੇਖੀਏ ਕਿ ਕ੍ਰੋਮਾ ਵੱਡੇ ਖਿਡਾਰੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਮੋਕੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ:

Pinecone

Pinecone ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਨੇਜਡ, ਸਕੇਲ ਕਰਨਯੋਗ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ, ਅਤੇ OpenAI ਵਰਗੀਆਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਫਰਕ: Pinecone ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੈਨੇਜਡ, ਕਲਾਊਡ-ਹੋਸਟ ਕੀਤੀ ਸੇਵਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਕ੍ਰੋਮਾ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਵੈ-ਹੋਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। Pinecone ਉਦਯੋਗ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਅਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਮਹਾਰਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕ੍ਰੋਮਾ ਅਕਸਰ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਸਦੇ ਪਾਇਥਨ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਮਿੱਤ੍ਰਤਾਪੂਰਵਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਕਾਰਨ।

Weaviate

Weaviate ਇੱਕ ਹੋਰ ਖੁੱਲ੍ਹਾ-ਸਰੋਤ ਵਾਲਾ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਕੀਮਾ ਸਹਾਇਤਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਮਾਡਿਊਲ, ਅਤੇ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਫਿਲਟਰੀਂਗ (ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਕੁੰਜੀਸ਼ਬਦ ਖੋਜ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ) ਜਿਹੀਆਂ ਖੂਬੀਆਂ ਹਨ।

ਮੁੱਖ ਫਰਕ: Weaviate ਦਾ ਸਕੀਮਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਮਾਡਿਊਲ ਖੂਬੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਜਟਿਲਤਾ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਕ੍ਰੋਮਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸਕੀਮਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਘੱਟ API ਸਤਹ ਇਸ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਇਥਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਐਪਸ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

Milvus

Milvus ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲਾ ਵੈਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ, ਉਤਪਾਦਨ ਪੱਧਰ ਦੀਆਂ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਤੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਫਰਕ: Milvus ਵੰਡੇ ਹੋਏ, ਉੱਚ-ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਰਕਲੋਡਸ ਲਈ ਅਪਟਮਾਈਜ਼ ਹੈ, ਪਰ ਸੈਟਅਪ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਹੋਰ ਜਟਿਲ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਕ੍ਰੋਮਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਹਲਕਾ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ-ਪਹਿਲਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਕ੍ਰੋਮਾ ਉਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਉਦਯੋਗ ਪੱਧਰ ਦੇ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਦੇ। ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ai-map-generator ਬਣਾਉਣ, ਕ੍ਰੋਮਾ ਨੂੰ ਜ਼ਮੀਨ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭਿਕ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੂਹਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੇਗਾ।

ਕ੍ਰੋਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ

ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਪਕਰਨ ਵਾਂਗ, ਕ੍ਰੋਮਾ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਇਹ ਕੀ ਚੰਗਾ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਇਹ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਦੀ ਇੱਕ ਝਲਕ ਹੈ।

ਫਾਇਦੇ

ਕ੍ਰੋਮਾ ਇੱਕ ਜ਼ੀਰੋ-ਕੋਨਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਸੈਟਅਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪਿੰਗ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਇਥਨ ਅਤੇ ਲੈੰਗਚੇਨ ਨਾਲ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਇੰਟੀਗਰੇਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ AI/ML ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੇ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਪਰੀਵਾਰਕੋਸ਼ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਕੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ-ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਮੁਫ਼ਤ ਟੂਲ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਇਹ ਲਾਇਸੈਂਸ ਫੀਸਾਂ ਜਾਂ ਵੈਂਡਰ ਲੌਕ-ਇਨ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਜਾਂ ਆਫਲਾਈਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ।

ਨੁਕਸਾਨ

ਕ੍ਰੋਮਾ ਅਜੇ ਤੱਕ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਅਪਟਮਾਈਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ Pinecone ਜਾਂ Milvus ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ 'ਤੇ, ਸਕੇਲਿੰਗ ਲਈ ਵਾਧੂ ਟੂਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਝ ਉੱਨਤ ਖੂਬੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੀਮਤ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਖੋਜ, ਫਿਲਟਰੀਂਗ, ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅਖੀਰਕਾਰ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਜੇ ਵੀ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਕਾਸ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, API ਅਤੇ ਫੀਚਰ ਸੈੱਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਕੁਦਰਤੀ-ਸੁਣਨ ਵਾਲੇ ਬੌਟਸ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ undetectable-ai ਨੂੰ ਦੇਖੋ।

ਆਪਣਾ ਮੁਫ਼ਤ ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ

ਕ੍ਰੋਮਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

ਕ੍ਰੋਮਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨਾ ਤਾਜ਼ਗੀ ਵਾਲਾ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪਾਇਥਨ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਰੱਖਦੇ ਹੋ।

ਪਹਿਲਾਂ, ਇਸਨੂੰ ਪਿਪ ਰਾਹੀਂ ਇੰਸਟਾਲ ਕਰੋ:

pip install chromadb

ਫਿਰ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਾਟਾਬੇਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

import chromadb
# ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਰਨਜ਼ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਟੋਰ ਕਰੋ (ਐਪਸ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ)
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"]
)

ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਵੇਂ ਇਨਪੁਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਵੈਰੀਆਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹੋ:

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

ਇਹ ਪੂਰਾ ਹੋਇਆ—ਤੁਹਾਡੀ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਖੋਜ ਲਾਈਵ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਚੈਟਬੋਟ, ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖੋਜ ਉਪਕਰਣ, ਜਾਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਸੁਝਾਅ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ PersistentClient ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵੈਕਟਰ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਡਿਸਕ 'ਤੇ ਸਟੋਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ (ਮੂਲ ਪਾਥ: ./chroma)।
ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਲੈਕਸ਼ਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰੀਸਟਾਰਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਸਮੇਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ, ਇਨ-ਮੇਮੋਰੀ ਕਲਾਈਂਟ ਠੀਕ ਹੈ, ਪਰ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਸਥਾਈ ਮੋਡ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਟਕਾਊਪਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗੀਤਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।

ਚੈਟਬੋਟ UI ਨਾਲ ਇੰਟੀਗਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਹੋਰ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਟਿਊਟੋਰਿਅਲ ਲਈ, robot-names ਵੇਖੋ।

RAG ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੋਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਰਿਟਰੀਵਲ-ਆਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੋਮਾ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ:

• ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਚੰਕਿੰਗ: ਲੰਮੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫਾਂ (500–1,000 ਟੋਕਨ) ਵਿੱਚ ਤੋੜੋ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਹਲਕਾ ਓਵਰਲੈਪ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਵੈਰੀਆਂ ਸਬੰਧਤ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਬਿਨਾਂ ਅਸਲਤਾ ਗੁਆਉਣ ਦੇ।
• ਲਗਾਤਾਰ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗਜ਼: ਹਰ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੀ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਤੋ। ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ ਅਜਿਹੇ ਵੈਕਟਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗਤਾ ਲਈ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਾਮ ਦਰਜ ਕਰੋ।
• ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਫਿਲਟਰੀਂਗ: ਆਪਣੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤ, ਲੇਖਕ, ਜਾਂ ਟਾਈਮਸਟੈਂਪ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਕਵੈਰੀਜ਼ ਵਿੱਚ where={...} ਸ਼ਰਤਾਂ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮਾਨਤਾ ਦੁਆਰਾ ਰੈਂਕਿੰਗ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਤੀਜੇ ਘਟਾਏ ਜਾ ਸਕਣ।
• ਕੈਸ਼ਿੰਗ: ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੁਹਰਾਏ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਹਾਲੀਆ ਕਵੈਰੀ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕੈਸ਼ ਕਰੋ। ਇਹ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਮੁਲਾਂਕਣ: ਨਮੂਨਾ ਕਵੈਰੀਆਂ ਨਾਲ ਰਿਟਰੀਵਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਮਾਪੋ ਕਿ ਕੀ ਟਾਪ-K ਨਤੀਜੇ ਸਚਮੁੱਚ ਸਬੰਧਤ ਹਨ ਅਤੇ ਚੰਕ ਦੇ ਆਕਾਰ, ਓਵਰਲੈਪ, ਜਾਂ ਐਮਬੈੱਡਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਸਹੀ ਕਰੋ।
• ਸਥਿਰਤਾ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਐਪ ਲਈ ਜੋ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਡੈਮੋ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ, ਹਮੇਸ਼ਾਂ PersistentClient ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਬਰਕਰਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰਨਯੋਗ RAG ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ।

ਕੀ ਕ੍ਰੋਮਾ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਹੈ?

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਚੈਟਬੋਟਸ, ਸਮਾਰਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਖੋਜ, ਜਾਂ ਸੈਮੈਂਟਿਕ ਸਹਾਇਕ ਵਰਗੇ AI ਫੀਚਰ ਬਣਾ ਰਹੇ ਵਿਕਾਸਕ ਹੋ, ਕ੍ਰੋਮਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਹਲਕਾ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨਯੋਗ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿਚ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਭਾਰੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਜੋ ਇੰਫਰਾਸਟਰਕਚਰ ਨੂੰ ਮੈਨੇਜ ਕਰਨ ਜਾਂ ਜਟਿਲ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਕ੍ਰੋਮਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੱਚਮੁੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ—ਉਪਯੋਗੀ, ਹੁਸ਼ਿਆਰ ਐਪਸ ਬਣਾਉਣ।

ਆਪਣਾ ਮੁਫ਼ਤ ਖਾਤਾ ਬਣਾਓ