Chroma Vector Database: Лучший выбор для проектов RAG в 2025 году

Краткое содержание

Chroma — это векторная база данных с открытым исходным кодом, специально созданная для RAG.
Она легковесная, нативная для Python и проста в самохостинге или локальном запуске.
Используйте её для добавления быстрого и точного семантического поиска в чат-боты и базы знаний.

Создайте бесплатный аккаунт

Что такое векторная база данных?

Векторная база данных — это специализированный тип базы данных, предназначенный для хранения и поиска векторов высокой размерности. Но что это на самом деле значит?

Когда вы используете модели ИИ, такие как GPT от OpenAI или LLaMA от Meta, сырые данные (например, текст, изображения или аудио) преобразуются в плотные числовые векторы, также известные как эмбеддинги. Эти векторы захватывают "смысл" данных таким образом, чтобы машины могли их понимать. Поиск в этих векторах не похож на поиск точных совпадений слов — он больше похож на поиск похожих значений или контекстов.

Здесь и проявляются преимущества векторных баз данных. Они оптимизированы для поиска по схожести, позволяя находить наиболее релевантный контент на основе близости векторов. Это важно для приложений, таких как семантический поиск, чат-боты на основе ИИ, рекомендательные системы и даже агенты генеративного ИИ.

Почему Chroma набирает популярность в рабочих процессах RAG

Chroma быстро стала фаворитом в сообществах ИИ и машинного обучения, особенно для проектов, связанных с генерацией с дополнением из внешних источников (RAG). RAG предполагает использование моделей ИИ с внешней информацией, получаемой во время выполнения, часто из векторной базы данных. Это позволяет улучшить точность, добавить свежий контекст и получить ответы, специфичные для домена.

Что делает Chroma особенной?

Chroma с нуля разработана для RAG, поэтому опыт разработчика упрощен. Она нативная для Python, устанавливается с помощью pip и легко интегрируется с распространенными стеками ИИ. Когда вы настраиваете функцию эмбеддинга, такую как OpenAI или Sentence-Transformers, Chroma может управлять генерацией и обновлением эмбеддингов за вас, уменьшая объем шаблонного кода. Она также легковесна и с открытым исходным кодом, что облегчает эксперименты локально и масштабирование при необходимости.

Если вы создаёте базу знаний или чат-бота на основе ИИ, Chroma может подключить ваши неструктурированные данные, такие как содержимое PDF или документы поддержки, к вашей языковой модели в реальном времени. Например, в локальном чат-боте поддержки клиентов вы можете загрузить в него предыдущие обращения в службу поддержки, сохраненные в Chroma, и мгновенно генерировать контекстно-осведомленные ответы.

Если вы исследуете подобные проекты ИИ, ознакомьтесь с ai-response-generator для вдохновения.

Примеры использования Chroma в реальных проектах

Chroma блестяще справляется с практическими рабочими процессами, особенно при работе с большими объемами текстовых данных или документов. Вот некоторые конкретные способы, как разработчики используют её:

Хранение и поиск эмбеддингов

Разработчик, работающий над помощником по медицинским исследованиям, может встраивать тысячи научных статей, используя модель, например, sentence-transformers, и сохранять эти векторы в Chroma. Затем, когда пользователь спрашивает о "последних достижениях в вакцинах на основе мРНК", Chroma мгновенно извлекает релевантные документы для ссылки LLM.

Вопросы и ответы по документам и чат-боты

Предположим, вы создаете чат-бота для внутренних документов компании. Вы загружаете в Chroma политики компании, ЧАВО отдела кадров и учебные пособия. Чат-бот запрашивает Chroma для релевантных векторов на основе пользовательского запроса и передает их LLM, таким как Claude или ChatGPT. Это дает боту мгновенный доступ к базе знаний вашей организации без дополнительного обучения.

Для получения дополнительной информации о интеграции чат-ботов, посмотрите chargpt для настройки чат-ботов.

Поисковые системы на основе ИИ

Разработчики также используют Chroma для улучшения поисковых систем. Вместо совпадения по ключевым словам пользователи получают семантический поиск — результаты на основе значения. Например, поиск "как исправить медленный ноутбук" может выдать советы, такие как "обновить оперативную память" или "проверить использование процессора", даже если эти точные слова не были в исходном запросе.

Как Chroma сравнивается с Pinecone, Weaviate и Milvus

При выборе векторной базы данных для вашего проекта ИИ важно взвесить варианты. Давайте разберем, как Chroma сравнивается с некоторыми из крупнейших игроков:

Pinecone

Pinecone — это полностью управляемая, масштабируемая векторная база данных, предназначенная для производственных сред. Она предлагает автоматическое масштабирование, гибридный поиск и интеграции с платформами, такими как OpenAI.

Ключевые отличия: Pinecone — это полностью управляемый облачный сервис, в то время как Chroma может работать локально или быть самохостингом. Pinecone превосходит в рабочих нагрузках уровня предприятия и гибридном поиске. Однако Chroma часто лучше подходит для быстрого развития и прототипирования благодаря своему ориентированному на Python, удобному для начинающих рабочему процессу.

Weaviate

Weaviate — это еще одна векторная база данных с открытым исходным кодом, с богатыми функциями, такими как поддержка схем, модули для различных моделей и гибридная фильтрация (совмещение векторов с поиском по ключевым словам).

Ключевые отличия: Схемная модель и модульные функции Weaviate мощные, но могут добавлять сложность для простых проектов. Chroma устраняет обязательное требование схемы, позволяя разработчикам начинать поиск немедленно. Её минимальная API поверхность делает её особенно удобной для автоматизации на Python и маломасштабных приложений.

Milvus

Milvus — это высокопроизводительная векторная база данных, часто используемая для крупномасштабных производственных развертываний. Она выделяется по скорости и пропускной способности.

Ключевые отличия: Milvus оптимизирована для распределенных, высокопроизводительных рабочих нагрузок, но установка и операции могут быть более сложными. В отличие от этого, Chroma предлагает более легковесный и ориентированный на разработчиков опыт, что идеально, если вам не нужна массивная масштабируемость.

Вкратце, Chroma идеально подходит для разработчиков, которые хотят интегрировать семантический поиск и ИИ в свои приложения без инфраструктуры уровня предприятия. Для проекта, такого как создание ai-map-generator, Chroma предоставит прочную основу для извлечения географических или контекстных данных на лету.

Плюсы и минусы использования Chroma

Как и любой инструмент, Chroma не идеальна. Вот быстрый взгляд на то, в чем она преуспевает — и где она могла бы стать лучше.

Плюсы

Chroma предлагает настройку без конфигурации, что делает её идеальной для прототипирования. Она глубоко интегрируется с Python и LangChain, поэтому разработчики ИИ/ML могут использовать её, не покидая свою привычную экосистему. Будучи инструментом с открытым исходным кодом и бесплатным, она избегает лицензионных сборов или зависимости от поставщика. Она также поддерживает локальное хранилище, что ценно для приложений, ориентированных на конфиденциальность или работающих в автономном режиме.

Минусы

Chroma пока не оптимизирована для масштабного производства, поэтому по сравнению с Pinecone или Milvus масштабирование может требовать дополнительных инструментов. Она также предлагает меньше продвинутых функций, с ограниченным гибридным поиском, фильтрацией и контролем доступа. Наконец, проект все еще развивается, поэтому API и набор функций могут быстро меняться по мере развития.

Если вы экспериментируете с инструментами для создания более естественно звучащих ботов, смотрите undetectable-ai.

Создайте бесплатный аккаунт

Как начать работу с Chroma

Начать работу с Chroma удивительно просто, особенно если вы знакомы с Python.

Сначала установите её через pip:

pip install chromadb

Затем вы можете инициализировать базу данных и вставить свои эмбеддинги:

import chromadb
# Сохранение данных между запусками (рекомендуется для приложений)
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=["Это пример документа"],
    metadatas=[{"category": "example"}],
    ids=["doc1"]
)

После добавления ваших документов вы можете выполнять запросы с использованием новых входных данных:

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

Вот и все — ваш семантический поиск работает. Вы можете подключить это к чат-боту, внутреннему инструменту поиска или рекомендательной системе всего за несколько строк кода.

Совет: Если вы используете PersistentClient, ваши векторы и метаданные сохраняются на диске (путь по умолчанию: ./chroma).
Это означает, что ваши коллекции сохраняются при перезапусках процессов, что важно при развертывании реальных приложений.
Для быстрых экспериментов клиент в памяти подходит, но для производственного использования всегда полагайтесь на режим сохранения для обеспечения долговечности и надежности.

Для более продвинутого руководства по интеграции с интерфейсами чат-ботов смотрите robot-names.

Лучшие практики использования Chroma в RAG

Чтобы получить максимальную отдачу от Chroma в реальных проектах генерации с дополнением из внешних источников, рассмотрите эти лучшие практики:

• Разбиение документов: Разбивайте длинные документы на более мелкие отрывки (500–1000 токенов) с небольшими перекрытиями. Это гарантирует, что запросы возвращают релевантный контекст без потери непрерывности.
• Последовательные эмбеддинги: Придерживайтесь одной модели эмбеддингов на коллекцию. Смешивание моделей приводит к несравнимым векторам. Всегда записывайте имя модели в метаданные для воспроизводимости.
• Фильтрация метаданных: Используйте поля, такие как источник, автор или временная метка в ваших документах, и применяйте условия where={...} в запросах, чтобы сузить результаты перед ранжированием по схожести.
• Кэширование: Кэшируйте результаты недавних запросов, если ваше приложение обрабатывает повторяющиеся вопросы. Это снижает количество вызовов эмбеддинга и ускоряет ответы.
• Оценка: Регулярно тестируйте качество извлечения с помощью примерных запросов. Измеряйте, действительно ли результаты top-K релевантны, и при необходимости корректируйте размеры отрывков, перекрытия или модели эмбеддингов.
• Сохранение: Для любого приложения, выходящего за рамки быстрой демонстрации, всегда используйте PersistentClient. Это гарантирует, что ваше векторное хранилище устойчиво и может быть развернуто в различных средах.

Следуя этим практикам, вы добьетесь более надежных и масштабируемых конвейеров RAG.

Является ли Chroma правильным выбором для вашего проекта?

Если вы разработчик, создающий функции на основе ИИ, такие как чат-боты, интеллектуальный поиск по документам или семантические помощники, Chroma — это звёздное место для начала. Она легковесна, легко интегрируется и спроектирована с учетом рабочих процессов ИИ.

В отличие от более тяжеловесных систем, требующих управления инфраструктурой или изучения сложных схем, Chroma позволяет вам сосредоточиться на том, что действительно важно — создании полезных, интеллектуальных приложений.

Создайте бесплатный аккаунт