క్రోమా వెక్టర్ డేటాబేస్: 2025లో RAG ప్రాజెక్టులకు నంబర్ వన్ ఎంపిక

TL;DR

క్రోమా అనేది RAG కోసం ఉద్దేశించిన ఓపెన్‑సోర్స్ వెక్టర్ డేటాబేస్.
ఇది లైట్‌వైట్, పైథాన్‑నేటివ్, మరియు స్వతంత్రంగా హోస్ట్ చేసుకోవడానికి లేదా లోకల్‌గా రన్ చేయడానికి సులభం.
ఇది చాట్‌బాట్‌లు మరియు నాలెడ్జ్ బేస్‌లకు వేగవంతమైన, ఖచ్చితమైన సెమాంటిక్ సెర్చ్‌ను జోడించడానికి ఉపయోగించండి.

మీ ఉచిత ఖాతాను సృష్టించండి

వెక్టర్ డేటాబేస్ అంటే ఏమిటి?

వెక్టర్ డేటాబేస్ అనేది అధిక-పరిమాణపు వెక్టర్లను నిల్వ చేసి, వెతికేందుకు రూపొందించిన ప్రత్యేక డేటాబేస్. కానీ, ఇది నిజంగా ఏమిటి అంటే?

మీరు OpenAI యొక్క GPT లేదా Meta యొక్క LLaMA వంటి AI మోడల్స్‌ను ఉపయోగించినప్పుడు, ముడి డేటా (పాఠ్యం, చిత్రాలు లేదా ఆడియో వంటి) గట్టి సంఖ్యాత్మక వెక్టర్లుగా మార్చబడుతుంది, వీటిని ఎంబెడ్డింగ్స్ అని కూడా అంటారు. ఈ వెక్టర్లు డేటా యొక్క "అర్థాన్ని" యంత్రాలు అర్థం చేసుకునే విధంగా బంధిస్తాయి. ఈ వెక్టర్లలో శోధించడం అనేది పదాల ఖచ్చితమైన సరిపోలికల కోసం శోధించడం లాంటిది కాదు—ఇది ఎక్కువగా పోలికలైన అర్థాలు లేదా సందర్భాలను చూడటం లాంటిది.

ఇక్కడ వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు మెరుగ్గా పనిచేస్తాయి. అవి పోలికల శోధన కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి, వెక్టర్ సమీపతను ఆధారంగా అత్యంత సంబంధిత కంటెంట్‌ను కనుగొనడానికి మీకు అనుమతిస్తాయి. ఇది సెమాంటిక్ సెర్చ్, AI చాట్‌బాట్‌లు, సిఫార్సు వ్యవస్థలు మరియు జనరేటివ్ AI ఏజెంట్ల వంటి అప్లికేషన్ల కోసం చాలా కీలకం.

RAG వర్క్‌ఫ్లోలలో క్రోమా ఎలా ఆకర్షణీయంగా మారుతోంది

క్రోమా AI మరియు ML సమాజాలలో త్వరగానే ప్రాచుర్యం పొందింది, ముఖ్యంగా రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) ప్రాజెక్టులకు. RAG అనేది తరచుగా వెక్టర్ డేటాబేస్ నుండి రన్‌టైమ్‌లో పొందే బాహ్య సమాచారంతో AI మోడళ్లను పెంచడం. ఇది మెరుగైన ఖచ్చితత్వం, తాజా సందర్భం మరియు డొమైన్-స్పెసిఫిక్ స్పందనలను అందించడానికి అనుమతిస్తుంది.

క్రోమా ఎందుకు ప్రత్యేకంగా నిలుస్తుంది?

క్రోమా RAG కోసం పునాదిగా రూపకల్పన చేయబడింది, కాబట్టి డెవలపర్ అనుభవం సులభంగా ఉంటుంది. ఇది పైథాన్-నేటివ్, పిప్‌తో ఇన్‌స్టాల్ చేయగలిగినది, మరియు సాధారణ AI స్టాక్‌లతో సమర్థతగా ఇంటిగ్రేట్ అవుతుంది. మీరు OpenAI లేదా Sentence-Transformers వంటి ఎంబెడ్డింగ్ ఫంక్షన్ను కాన్ఫిగర్ చేసినప్పుడు, క్రోమా మీ కోసం ఎంబెడ్డింగ్ జనరేషన్ మరియు నవీకరణలను నిర్వహించగలదు, బాయిలర్‌ప్లేట్ పనిని తగ్గిస్తుంది. ఇది లైట్‌వైట్ మరియు ఓపెన్-సోర్స్, కాబట్టి లోకల్‌గా ప్రయోగాలు చేయడానికి మరియు అవసరమైనప్పుడు స్కేల్ చేయడానికి సులభం.

మీరు AI ఆధారిత నాలెడ్జ్ బేస్ లేదా చాట్‌బాట్‌ను నిర్మిస్తున్నట్లయితే, క్రోమా మీ అసంఘటిత డేటాను—PDF కంటెంట్ లేదా సపోర్ట్ డాక్యుమెంట్‌ల వంటి—మీ భాషా మోడల్‌తో రియల్-టైమ్‌లో అనుసంధానించగలదు. ఉదాహరణకు, లోకల్ కస్టమర్ సపోర్ట్ చాట్‌బాట్‌లో, మీరు క్రోమాలో నిల్వ చేసిన పూర్వపు సపోర్ట్ టికెట్‌లను అందించవచ్చు మరియు క్రమంగా సందర్భం-పరిపూర్ణమైన స్పందనలను వెంటనే ఉత్పత్తి చేయవచ్చు.

మీరు ఇలాంటి AI ప్రాజెక్ట్‌లను పరిశీలిస్తున్నట్లయితే, ప్రేరణ కోసం ai-response-generator చూడండి.

క్రోమా ఉపయోగించి వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణలు

క్రోమా పెద్ద మొత్తంలో పాఠ్య డేటా లేదా డాక్యుమెంట్‌లను నిర్వహించే ప్రాక్టికల్ వర్క్‌ఫ్లోలలో మెరుగ్గా పనిచేస్తుంది. డెవలపర్‌లు దీనిని ఉపయోగించే కొన్ని కాంక్రీట్ మార్గాలు ఇవి:

ఎంబెడ్డింగ్స్ నిల్వ మరియు శోధన

ఒక వైద్య పరిశోధన సహాయకుడిపై పనిచేస్తున్న డెవలపర్ sentence-transformers వంటి మోడల్‌ను ఉపయోగించి వేల కొద్దీ శాస్త్రీయ పత్రాలను ఎంబెడ్ చేయవచ్చు మరియు ఆ వెక్టర్లను క్రోమాలో నిల్వ చేయవచ్చు. ఆపై, ఒక యూజర్ "mRNA వ్యాక్సిన్‌లలో తాజా పురోగతులు" గురించి అడిగినప్పుడు, క్రోమా సంబంధిత డాక్యుమెంట్‌లను వెంటనే LLMకు తీసుకువస్తుంది.

డాక్యుమెంట్ Q&A మరియు చాట్‌బాట్‌లు

మీరు కంపెనీ అంతర్గత పత్రాలకు చాట్‌బాట్‌ను నిర్మిస్తున్నట్లు అనుకుందాం. మీరు కంపెనీ విధానాలు, HR FAQs, మరియు శిక్షణ మాన్యువల్‌లను క్రోమాలో ఇంజెస్ట్ చేస్తారు. చాట్‌బాట్ యూజర్ ప్రాంప్ట్ ఆధారంగా సంబంధిత వెక్టర్ల కోసం క్రోమాను విచారిస్తుంది మరియు దానిని Claude లేదా ChatGPT వంటి LLMకు అందిస్తుంది. దాంతో, బాటు మీ సంస్థ యొక్క నాలెడ్జ్ బేస్‌కి తక్షణ ప్రాప్యత కల్పిస్తుంది, పునఃశిక్షణ అవసరం లేకుండా.

చాట్‌బాట్ ఇంటిగ్రేషన్‌పై మరింత తెలుసుకోవడానికి, చాట్‌బాట్ కస్టమైజేషన్ కోసం chargpt చూడండి.

AI ఆధారిత సెర్చ్ ఇంజిన్‌లు

డెవలపర్‌లు సెర్చ్ ఇంజిన్‌లను మెరుగుపరచడానికి కూడా క్రోమాను ఉపయోగిస్తారు. కీవర్డ్ మ్యాచ్ చేసే బదులు, యూజర్‌లకు సెమాంటిక్ సెర్చ్—అర్థాన్ని ఆధారపడి ఫలితాలు లభిస్తాయి. ఉదాహరణకు, "స్లో లాప్టాప్‌ని ఎలా సరిదిద్దాలి" అని శోధించడం "రామ్‌ను అప్గ్రేడ్ చేయండి" లేదా "CPU వాడకాన్ని తనిఖీ చేయండి" వంటి సూచనలను తెస్తుంది, అసలు ప్రశ్నలో ఆ పదాలు లేకపోయినా కూడా.

క్రోమా, పైన్‌కోన్, వీవియేట్ మరియు మిల్వస్‌తో పోలిస్తే

మీ AI ప్రాజెక్ట్ కోసం వెక్టర్ డేటాబేస్‌ను ఎంచుకోవడం చాలా ముఖ్యం. క్రోమా ప్రధాన ఆటగాళ్లతో ఎలా పరిగణించబడుతుందో చూద్దాం:

పైన్‌కోన్

పైన్‌కోన్ అనేది పూర్తిగా నిర్వహించబడే, స్కేలబుల్ వెక్టర్ డేటాబేస్, ఉత్పత్తి వాతావరణాలకు రూపొందించబడింది. ఇది ఆటోమేటిక్ స్కేలింగ్, హైబ్రిడ్ సెర్చ్, మరియు OpenAI వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో ఇంటిగ్రేషన్లను అందిస్తుంది.

ముఖ్యమైన తేడాలు: పైన్‌కోన్ అనేది పూర్తిగా నిర్వహించబడే, క్లౌడ్‌లో హోస్ట్ చేయబడిన సేవ, కాని క్రోమా లోకల్‌గా రన్ చేయగలదు లేదా స్వతంత్రంగా హోస్ట్ చేయవచ్చు. పైన్‌కోన్ ఎంటర్‌ప్రైజ్-స్కేల్ వర్క్‌లోడ్‌లలో మరియు హైబ్రిడ్ సెర్చ్‌లో అద్భుతంగా ఉంది. క్రోమా అయితే, దాని పైథాన్-కేంద్రిత, ప్రారంభకులకు అనుకూల వర్క్‌ఫ్లో కారణంగా వేగవంతమైన అభివృద్ధి మరియు ప్రోటోటైపింగ్ కోసం తరచుగా మెరుగ్గా ఉంటుంది.

వీవియేట్

వీవియేట్ అనేది మరో ఓపెన్-సోర్స్ వెక్టర్ డేటాబేస్, స్కీమ్ మద్దతు, వివిధ మోడల్‌ల కోసం మాడ్యూల్‌లు మరియు హైబ్రిడ్ ఫిల్టరింగ్ (వెక్టర్ మరియు కీవర్డ్ శోధన కలిపి) వంటి సమృద్ధమైన లక్షణాలతో.

ముఖ్యమైన తేడాలు: వీవియేట్ యొక్క స్కీమా మోడల్ మరియు మాడ్యూలర్ లక్షణాలు శక్తివంతమైనవి, కానీ సాధారణ ప్రాజెక్ట్‌లకు అవి సంక్లిష్టతను కలిగించవచ్చు. క్రోమా తప్పనిసరి స్కీమా అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది, డెవలపర్‌లు వెంటనే శోధన ప్రారంభించడానికి అనుమతిస్తుంది. దాని కనిష్ట API ఉపరితలం దానిని ప్రత్యేకంగా పైథాన్ ఆటోమేషన్ మరియు చిన్న-స్థాయి అప్లికేషన్‌లకు అనుకూలంగా చేస్తుంది.

మిల్వస్

మిల్వస్ అనేది అధిక-పనితీరు గల వెక్టర్ డేటాబేస్, తరచుగా పెద్ద-పరిమాణం, ఉత్పత్తి-స్థాయి ఉపసంహరణలకు ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది వేగంలో మరియు త్రుప్తిలో మెరుగు.

ముఖ్యమైన తేడాలు: మిల్వస్ పంపిణీ చేయబడిన, అధిక-త్రుప్తి ఉత్పత్తి వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది, కానీ సెటప్ మరియు ఆపరేషన్‌లు మరింత సంక్లిష్టంగా ఉండవచ్చు. విరుద్ధంగా, క్రోమా మరింత లైట్‌వైట్ మరియు డెవలపర్-ఫస్ట్ అనుభవాన్ని అందిస్తుంది, మీరు భారీ స్కేలబిలిటీ అవసరం లేకపోతే ఇది ఐడియల్.

సారాంశంగా, క్రోమా అనేది సెమాంటిక్ సెర్చ్ మరియు AIని వారి యాప్‌లలో సమీకరించాలనుకునే డెవలపర్‌లకు ఐడియల్. ai-map-generator వంటి ప్రాజెక్ట్ కోసం, క్రోమా భౌగోళిక లేదా సందర్భాత్మక డేటాను వెంటనే పొందడానికి బలమైన వెనుకబలం కల్పిస్తుంది.

క్రోమాను ఉపయోగించడం యొక్క ప్రోస్ మరియు కాన్స్

ఏ సాధనమైనప్పటికీ, క్రోమా పరిపూర్ణం కాదు. ఇది ఏం అద్భుతంగా చేస్తుంది—మరియు ఇది ఎక్కడ మెరుగుపరచగలదు అనే దాని యొక్క త్వరిత గమనిక.

ప్రోస్

క్రోమా జీరో-కాన్ఫిగరేషన్ సెటప్ను అందిస్తుంది, ఇది ప్రోటోటైపింగ్‌కు పర్ఫెక్ట్. ఇది పైథాన్ మరియు లాంగ్‌చైన్‌తో లోతుగా సమీకరించబడింది, కాబట్టి AI/ML డెవలపర్‌లు తమకు సుపరిచితమైన ఎకోసిస్టమ్‌ను వదిలివేయకుండా దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. ఓపెన్-సోర్స్ మరియు ఉచిత సాధనంగా, ఇది లైసెన్సింగ్ ఫీజులు లేదా విక్రేత లాక్-ఇన్‌ను నివారిస్తుంది. ఇది లోకల్ స్టోరేజ్ను కూడా మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది ప్రైవసీ-ఆధారిత లేదా ఆఫ్‌లైన్ అప్లికేషన్‌లకు విలువైనది.

కాన్స్

క్రోమా ఇంకా భారీ-పరిమాణ ఉత్పత్తి కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడలేదు, కాబట్టి పైన్‌కోన్ లేదా మిల్వస్‌తో పోలిస్తే, స్కేలింగ్‌కు అదనపు సాధనాలు అవసరమవుతాయి. ఇది కొన్ని అధునాతన లక్షణాలను కూడా అందిస్తుంది, పరిమిత హైబ్రిడ్ శోధన, ఫిల్టరింగ్ మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణలతో. చివరగా, ప్రాజెక్ట్ ఇంకా అభివృద్ధి చెందుతోంది, కాబట్టి API మరియు ఫీచర్ సెట్ అభివృద్ధి కొనసాగుతున్నప్పుడు వేగంగా మారవచ్చు.

మీరు సహజమైన శబ్దం ఉన్న బాట్స్‌ని నిర్మించడానికి సాధనాలను పరీక్షిస్తున్నట్లయితే, undetectable-ai చూడండి.

మీ ఉచిత ఖాతాను సృష్టించండి

క్రోమాతో ప్రారంభించడం ఎలా

క్రోమాతో ప్రారంభించడం చాలా సులువు, మీరు పైథాన్‌తో సుపరిచితంగా ఉంటే ప్రత్యేకంగా.

ముందుగా, పిప్ ద్వారా దీనిని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి:

pip install chromadb

తర్వాత, మీరు డేటాబేస్‌ను ప్రారంభించి, మీ ఎంబెడ్డింగ్స్‌ని చేర్చవచ్చు:

import chromadb
# రన్‌ల మద్య డేటాను నిల్వ చేయండి (అప్లికేషన్‌లకు సిఫార్సు)
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"]
)

మీ డాక్యుమెంట్‌లు చేర్చబడిన తరువాత, మీరు కొత్త ఇన్‌పుట్‌లను ఉపయోగించి క్వెరీల్ని రన్ చేయవచ్చు:

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

ఇంతే—మీ సెమాంటిక్ సెర్చ్ నేరుగా లైవ్‌లో ఉంది. మీరు ఈ సెర్చ్‌ని చాట్‌బాట్, అంతర్గత సెర్చ్ సాధనం లేదా సిఫార్సు ఇంజిన్‌లో కొన్ని పంక్తులలో ప్లగ్ చేయవచ్చు.

సూచన: మీరు PersistentClient ఉపయోగిస్తే, మీ వెక్టర్లు మరియు మెటాడేటా డిస్క్‌లో నిల్వ చేయబడతాయి (డిఫాల్ట్ పాత్: ./chroma).
అంటే, మీ కలెక్షన్‌లు ప్రాసెస్ రీస్టార్ట్‌ల మధ్య నిల్వ చేయబడతాయి, ఇది నిజమైన అప్లికేషన్‌లను డిప్లాయ్ చేయడానికి అవసరం.
త్వరిత ప్రయోగాలకు, ఇన్-మెమరీ క్లయింట్ సరిపోతుంది, కానీ ఉత్పత్తికి మీరు ఎల్లప్పుడూ నిల్వ మోడ్‌పై ఆధారపడాలి.

చాట్‌బాట్ UIలతో ఇంటిగ్రేషన్‌పై మరింత వివరమైన ట్యుటోరియల్ కోసం, robot-names చూడండి.

RAGలో క్రోమాను ఉపయోగించడానికి ఉత్తమ పద్ధతులు

నిజమైన Retrieval-Augmented Generation ప్రాజెక్ట్‌లలో క్రోమా నుండి అత్యంత ప్రతిఫలం పొందడానికి, ఈ ఉత్తమ పద్ధతులను పరిగణించండి:

• డాక్యుమెంట్ చంకింగ్: పొడవైన డాక్యుమెంట్‌లను చిన్న ప్యాసేజ్‌లుగా (500–1,000 టోకెన్‌లు) కొంచెం ఓవర్‌లాప్‌లతో విభజించండి. ఇది ప్రశ్నలు సంబంధిత సందర్భాలను తిరిగి ఇవ్వడానికి నిర్ధారిస్తుంది, నిరంతరతను కోల్పోకుండా.
• స్థిరమైన ఎంబెడ్డింగ్స్: ప్రతి కలెక్షన్‌లో ఒకే ఒక ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌ను ఉపయోగించండి. మోడల్‌లను కలపడం పోల్చలేని వెక్టర్లను తీసుకువస్తుంది. పునరుత్పాదకత కోసం ఎల్లప్పుడూ మెటాడేటాలో మోడల్ పేరును రికార్డ్ చేయండి.
• మెటాడేటా ఫిల్టరింగ్: మీ డాక్యుమెంట్‌లలో మూలం, రచయిత, లేదా టైమ్‌స్టాంప్ వంటి ఫీల్డ్‌లను ఉపయోగించండి మరియు సమాన్యంగా ఫిల్టర్ చేయడానికి where={...} షరతులను క్వెరీలలో ఉపయోగించండి.
• కాషింగ్: మీ అప్లికేషన్ పునరావృతమైన ప్రశ్నలను నిర్వహిస్తే తాజా ప్రశ్న ఫలితాలను కాష్ చేయండి. ఇది ఎంబెడ్డింగ్ కాల్స్‌ని తగ్గిస్తుంది మరియు ప్రతిస్పందన వేగాన్ని పెంచుతుంది.
• మూల్యాంకనం: నమూనా ప్రశ్నలతో సాధారణంగా తిరిగి పొందే నాణ్యతను పరీక్షించండి. టాప్-K ఫలితాలు నిజంగా సంబంధితమైనవా అని మరియు చంక్ సైజ్‌లు, ఓవర్‌లాప్ లేదా ఎంబెడ్డింగ్ మోడల్‌లను తగిన విధంగా సర్దుబాటు చేయండి.
• స్థిరత్వం: ఒక వేగవంతమైన డెమోను మించి ఏదైనా అప్లికేషన్ కోసం ఎల్లప్పుడూ PersistentClientని ఉపయోగించండి. ఇది మీ వెక్టర్ స్టోర్ సుస్థిరంగా ఉండటానికి మరియు వాతావరణాల మధ్య డిప్లాయ్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

ఈ పద్ధతులను అనుసరించడం ద్వారా, మీరు మరింత విశ్వసనీయమైన మరియు స్కేలబుల్ RAG పైప్‌లైన్‌లను సాధించగలుగుతారు.

మీ ప్రాజెక్ట్‌కు క్రోమా సరైనదా?

మీరు చాట్‌బాట్‌లు, స్మార్ట్ డాక్యుమెంట్ సెర్చ్ లేదా సెమాంటిక్ అసిస్టెంట్ వంటి AI ఫీచర్‌లను నిర్మిస్తున్న డెవలపర్ అయితే, క్రోమా ప్రారంభించడానికి అద్భుతమైన ప్రదేశం. ఇది లైట్‌వైట్, అత్యంత సమీకరణీయమైనది మరియు AI వర్క్‌ఫ్లోలను దృష్టిలో ఉంచుకొని రూపొందించబడింది.

ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ని నిర్వహించడానికి లేదా సంక్లిష్టమైన స్కీమాల‌ను నేర్చుకోవాల్సిన అవసరం ఉన్న పెద్ద వ్యవస్థల కంటే భిన్నంగా, క్రోమా మీరు నిజంగా కీలకమైనదానిపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది—ఉపయోగకరమైన, తెలివైన యాప్‌లను నిర్మించడం.

మీ ఉచిత ఖాతాను సృష్టించండి