ฐานข้อมูลเวกเตอร์ Chroma: ตัวเลือกยอดนิยมสำหรับโครงการ RAG ในปี 2025

TL;DR

Chroma เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์ โอเพนซอร์ส ที่สร้างขึ้นเพื่อ RAG โดยเฉพาะ
มีน้ำหนักเบา ใช้งานง่ายกับ Python และสามารถโฮสต์ด้วยตนเองหรือรันในเครื่องได้ง่าย
ใช้มันเพื่อเพิ่มการค้นหาความหมายที่รวดเร็วและแม่นยำให้กับแชทบอทและฐานความรู้

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ฐานข้อมูลเวกเตอร์คืออะไร?

ฐานข้อมูลเวกเตอร์เป็นฐานข้อมูลชนิดพิเศษที่ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ที่มีมิติมาก แต่หมายความว่าอย่างไรกันแน่?

เมื่อคุณใช้โมเดล AI อย่าง GPT ของ OpenAI หรือ LLaMA ของ Meta ข้อมูลดิบ (เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือเสียง) จะถูกแปลงเป็นเวกเตอร์ตัวเลขที่หนาแน่น หรือที่เรียกว่าการฝังตัว เวกเตอร์เหล่านี้จะจับ "ความหมาย" ของข้อมูลในรูปแบบที่เครื่องจักรสามารถเข้าใจได้ การค้นหาผ่านเวกเตอร์เหล่านี้ไม่เหมือนกับการค้นหาการจับคู่คำตรง ๆ—แต่จะเหมือนกับการมองหาความหมายหรือบริบทที่คล้ายกัน

นี่คือจุดที่ฐานข้อมูลเวกเตอร์โดดเด่นขึ้น พวกเขาได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงกัน ช่วยให้คุณสามารถค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดโดยอิงจากการใกล้ชิดของเวกเตอร์ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันเช่นการค้นหาความหมาย แชทบอท AI ระบบแนะนำ และแม้แต่ตัวแทน AI ที่สามารถสร้างได้

ทำไม Chroma ถึงได้รับความนิยมในเวิร์กโฟลว์ RAG

Chroma ได้กลายเป็นที่ชื่นชอบในชุมชน AI และ ML อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะสำหรับโครงการที่เกี่ยวข้องกับ Retrieval-Augmented Generation (RAG) RAG เกี่ยวข้องกับการเสริมโมเดล AI ด้วยข้อมูลภายนอกที่เรียกใช้ในขณะนั้น มักจะมาจากฐานข้อมูลเวกเตอร์ ซึ่งช่วยให้ได้ความแม่นยำที่ดีขึ้น บริบทที่สดใหม่ และการตอบสนองที่เฉพาะเจาะจงกับโดเมน

แล้วอะไรที่ทำให้ Chroma โดดเด่น?

Chroma ได้รับการออกแบบมาสำหรับ RAG ตั้งแต่ฐานขึ้นไป ดังนั้นประสบการณ์ของนักพัฒนาจึงราบรื่น มันเป็น Python-native ติดตั้งได้ด้วย pip และรวมเข้ากับสแต็ก AI ทั่วไปได้อย่างราบรื่น เมื่อคุณกำหนดค่าฟังก์ชันฝังตัว เช่น OpenAI หรือ Sentence-Transformers Chroma สามารถจัดการการสร้างและอัปเดตการฝังตัวให้คุณ ลดงานที่ไม่จำเป็น มันยัง น้ำหนักเบาและเป็นโอเพนซอร์ส ทำให้ทดลองในเครื่องและขยายได้ง่ายเมื่อจำเป็น

หากคุณกำลังสร้างฐานความรู้หรือแชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI Chroma สามารถเชื่อมโยงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างของคุณ—เช่นเนื้อหา PDF หรือเอกสารสนับสนุน—กับโมเดลภาษาของคุณในเวลาจริง ตัวอย่างเช่น ในแชทบอทสนับสนุนลูกค้าในเครื่อง คุณสามารถป้อนตั๋วสนับสนุนก่อนหน้านี้ที่เก็บไว้ใน Chroma และสร้างการตอบสนองที่มีบริบทได้ทันที

หากคุณกำลังสำรวจโครงการ AI แบบนี้ ลองดู ai-response-generator เพื่อหาแรงบันดาลใจ

ตัวอย่างการใช้งาน Chroma ในโลกจริง

Chroma โดดเด่นในเวิร์กโฟลว์ที่ใช้งานได้จริง โดยเฉพาะเมื่อจัดการกับข้อมูลข้อความหรือเอกสารจำนวนมาก นี่คือตัวอย่างที่ชัดเจนบางประการที่นักพัฒนาใช้มัน:

การเก็บและค้นหาการฝังตัว

นักพัฒนาที่ทำงานเกี่ยวกับผู้ช่วยวิจัยทางการแพทย์สามารถฝังเอกสารทางวิทยาศาสตร์นับพันโดยใช้โมเดลอย่าง sentence-transformers และเก็บเวกเตอร์เหล่านั้นใน Chroma จากนั้น เมื่อผู้ใช้ถามเกี่ยวกับ "ความก้าวหน้าล่าสุดในวัคซีน mRNA" Chroma จะเรียกเอกสารที่เกี่ยวข้องออกมาทันทีเพื่อให้ LLM อ้างอิง

Q&A เอกสารและแชทบอท

สมมุติว่าคุณกำลังสร้างแชทบอทสำหรับเอกสารภายในของบริษัท คุณใส่นโยบายบริษัท คำถามที่พบบ่อยของ HR และคู่มือการฝึกอบรมลงใน Chroma แชทบอทจะทำการค้นหาเวกเตอร์ที่เกี่ยวข้องตามคำถามของผู้ใช้และส่งให้ LLM อย่าง Claude หรือ ChatGPT ซึ่งทำให้บอทเข้าถึงฐานความรู้ขององค์กรของคุณได้ทันทีโดยไม่ต้องฝึกใหม่

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรวมแชทบอท ดูที่ chargpt สำหรับการปรับแต่งแชทบอท

เครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI

นักพัฒนายังใช้ Chroma เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหาอีกด้วย แทนที่จะจับคู่คำสำคัญ ผู้ใช้จะได้รับการค้นหาความหมาย—ผลลัพธ์ที่อิงตามความหมาย ตัวอย่างเช่น การค้นหา "วิธีการแก้ไขแล็ปท็อปที่ช้า" สามารถนำเสนอคำแนะนำเช่น "อัปเกรด RAM" หรือ "ตรวจสอบการใช้งาน CPU" แม้ว่าคำเหล่านั้นจะไม่อยู่ในคำถามดั้งเดิมก็ตาม

วิธีที่ Chroma เปรียบเทียบกับ Pinecone, Weaviate, และ Milvus

เมื่อเลือกฐานข้อมูลเวกเตอร์สำหรับโครงการ AI ของคุณ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาตัวเลือกของคุณ มาดูกันว่า Chroma จัดการอย่างไรเมื่อเทียบกับผู้เล่นรายใหญ่ที่สุด:

Pinecone

Pinecone เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบและสามารถปรับขนาดได้ ออกแบบมาสำหรับการใช้งานในสภาพแวดล้อมการผลิต มีการปรับขนาดอัตโนมัติ การค้นหาแบบไฮบริด และการรวมเข้ากับแพลตฟอร์มอย่าง OpenAI

ความแตกต่างที่สำคัญ: Pinecone เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบและโฮสต์บนคลาวด์ ในขณะที่ Chroma สามารถรันในเครื่องหรือโฮสต์ด้วยตนเอง Pinecone เหมาะกับงานที่มีขนาดใหญ่ระดับองค์กรและการค้นหาแบบไฮบริด อย่างไรก็ตาม Chroma มักจะ ดีกว่าสำหรับการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และสร้างต้นแบบเนื่องจากมีเวิร์กโฟลว์ที่เป็นมิตรกับผู้เริ่มต้นและเน้น Python

Weaviate

Weaviate เป็นอีกหนึ่งฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพนซอร์สที่มีฟีเจอร์หลากหลายเช่นการสนับสนุนสคีมา โมดูลสำหรับโมเดลต่างๆ และการกรองแบบไฮบริด (การรวมเวกเตอร์กับการค้นหาคำสำคัญ)

ความแตกต่างที่สำคัญ: โมเดลสคีมาและฟีเจอร์โมดูลของ Weaviate มีพลัง แต่สามารถเพิ่มความซับซ้อนสำหรับโครงการที่ง่ายกว่า Chroma ลบข้อกำหนดสคีมาบังคับ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเริ่มค้นหาได้ทันที พื้นที่ API ที่น้อยทำให้สะดวกเป็นพิเศษสำหรับการทำงานอัตโนมัติด้วย Python และแอปขนาดเล็ก

Milvus

Milvus เป็นฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูง มักใช้สำหรับการใช้งานในระดับการผลิตขนาดใหญ่ โดดเด่นในเรื่องความเร็วและปริมาณงาน

ความแตกต่างที่สำคัญ: Milvus ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่มีการกระจายและปริมาณงานสูงในการผลิต แต่การตั้งค่าและการดำเนินการอาจซับซ้อนกว่า ในทางตรงกันข้าม Chroma มอบประสบการณ์ ที่เน้นนักพัฒนาเป็นหลักและน้ำหนักเบากว่า ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งหากคุณไม่ต้องการความสามารถในการปรับขนาดขนาดใหญ่

โดยสรุป Chroma นั้นเหมาะสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการรวมการค้นหาความหมายและ AI เข้ากับแอปของพวกเขาโดยไม่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานระดับองค์กร สำหรับโครงการอย่างการสร้าง ai-map-generator Chroma จะเป็นกระดูกสันหลังที่แข็งแกร่งสำหรับการเรียกข้อมูลทางภูมิศาสตร์หรือบริบทแบบเรียลไทม์

ข้อดีและข้อเสียของการใช้ Chroma

เช่นเดียวกับเครื่องมือใด ๆ Chroma ไม่ได้สมบูรณ์แบบ นี่คือภาพรวมคร่าว ๆ ว่ามันทำอะไรได้ดี—และที่ไหนที่สามารถปรับปรุงได้

ข้อดี

Chroma นำเสนอการตั้งค่าที่ ไม่ต้องกำหนดค่า ทำให้เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบ มันรวมเข้ากับ Python และ LangChain อย่างลึกซึ้ง ดังนั้นนักพัฒนา AI/ML สามารถใช้มันได้โดยไม่ต้องออกจากระบบนิเวศที่คุ้นเคย ในฐานะเครื่องมือที่ โอเพนซอร์สและฟรี มันหลีกเลี่ยงค่าธรรมเนียมการใช้งานหรือล็อกอินกับผู้ให้บริการ นอกจากนี้ยังรองรับการ จัดเก็บในเครื่อง ซึ่งมีค่าในแอปพลิเคชันที่เน้นความเป็นส่วนตัวหรือออฟไลน์

ข้อเสีย

Chroma ยังไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการผลิตในขนาดใหญ่ ดังนั้นเมื่อเทียบกับ Pinecone หรือ Milvus การปรับขนาดอาจต้องใช้เครื่องมือเพิ่มเติม นอกจากนี้ยังมี ฟีเจอร์ขั้นสูงน้อยกว่า โดยมีการค้นหาแบบไฮบริด การกรอง และการเข้าถึงที่จำกัด สุดท้าย โครงการยังคงพัฒนาอยู่ ดังนั้น API และชุดฟีเจอร์อาจเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วตามการพัฒนา

หากคุณกำลังทดลองเครื่องมือเพื่อสร้างบอทที่ฟังดูเป็นธรรมชาติมากขึ้น ดู undetectable-ai

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

วิธีเริ่มต้นกับ Chroma

การเริ่มต้นกับ Chroma นั้นง่ายดาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณคุ้นเคยกับ Python

ก่อนอื่น ติดตั้งผ่าน pip:

pip install chromadb

จากนั้น คุณสามารถเริ่มต้นฐานข้อมูลและแทรกการฝังตัวของคุณ:

import chromadb
# บันทึกข้อมูลระหว่างการใช้งาน (แนะนำสำหรับแอป)
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"]
)

เมื่อคุณเพิ่มเอกสารแล้ว คุณสามารถเรียกใช้คำถามโดยใช้ข้อมูลใหม่:

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

แค่นั้นแหละ—การค้นหาความหมายของคุณพร้อมใช้งานแล้ว คุณสามารถเชื่อมต่อสิ่งนี้เข้ากับแชทบอท เครื่องมือค้นหาภายใน หรือเครื่องมือแนะนำได้ภายในไม่กี่บรรทัด

เคล็ดลับ: หากคุณใช้ PersistentClient เวกเตอร์และเมทาดาท้าของคุณจะถูกเก็บไว้ในดิสก์ (เส้นทางเริ่มต้น: ./chroma)
ซึ่งหมายความว่าคอลเลกชันของคุณจะคงอยู่ตลอดการเริ่มต้นใหม่ของกระบวนการ ซึ่งมีความสำคัญเมื่อปรับใช้แอปพลิเคชันจริง
สำหรับการทดลองด่วน ไคลเอนต์ในหน่วยความจำก็เพียงพอ แต่สำหรับการผลิต คุณควรใช้โหมดถาวรเสมอเพื่อความทนทานและความน่าเชื่อถือ

สำหรับบทเรียนขั้นสูงเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรวมเข้ากับ UI ของแชทบอท ดู robot-names

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้ Chroma ใน RAG

เพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจาก Chroma ในโครงการ Retrieval-Augmented Generation ในโลกจริง โปรดพิจารณาแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเหล่านี้:

• การแบ่งเอกสาร: แบ่งเอกสารยาว ๆ ออกเป็นส่วนย่อย ๆ (500–1,000 โทเค็น) ที่มีการทับซ้อนกันเล็กน้อย เพื่อให้แน่ใจว่าคำถามจะส่งกลับบริบทที่เกี่ยวข้องโดยไม่สูญเสียความต่อเนื่อง
• การฝังตัวที่สม่ำเสมอ: ยึดติดกับโมเดลการฝังตัวเดียวต่อคอลเลกชัน การผสมโมเดลนำไปสู่เวกเตอร์ที่ไม่สามารถเปรียบเทียบได้ บันทึกชื่อโมเดลในเมทาดาท้าสำหรับการทำซ้ำได้
• การกรองเมทาดาท้า: ใช้ฟิลด์เช่น source, author, หรือ timestamp ในเอกสารของคุณ และใช้ where={...} ในคำถามเพื่อจำกัดผลลัพธ์ก่อนจัดอันดับตามความคล้ายคลึงกัน
• การแคช: แคชผลลัพธ์คำถามล่าสุดหากแอปพลิเคชันของคุณจัดการกับคำถามที่ซ้ำกัน ซึ่งจะลดการเรียกการฝังตัวและเร่งความเร็วการตอบสนอง
• การประเมิน: ทดสอบคุณภาพการเรียกคืนเป็นประจำด้วยคำถามตัวอย่าง วัดว่าผลลัพธ์อันดับสูงสุด-K นั้นเกี่ยวข้องจริงหรือไม่ และปรับขนาดส่วนที่ทับซ้อนกัน หรือโมเดลการฝังตัวตามความเหมาะสม
• ความถาวร: สำหรับแอปใด ๆ ที่มากกว่าการสาธิตอย่างรวดเร็ว ให้ใช้ PersistentClient เสมอ เพื่อให้แน่ใจว่าร้านเวกเตอร์ของคุณมีความทนทานและสามารถปรับใช้ข้ามสภาพแวดล้อมได้

ด้วยการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติเหล่านี้ คุณจะได้ท่อส่ง RAG ที่เชื่อถือได้และสามารถปรับขนาดได้มากขึ้น

Chroma เหมาะสมกับโครงการของคุณหรือไม่?

หากคุณเป็นนักพัฒนาที่สร้างฟีเจอร์ AI เช่น แชทบอท การค้นหาเอกสารอัจฉริยะ หรือผู้ช่วยความหมาย Chroma เป็นที่ที่ดีในการเริ่มต้น มันมีน้ำหนักเบา รวมเข้าด้วยกันได้สูง และออกแบบมาเพื่อเวิร์กโฟลว์ AI

ต่างจากระบบที่หนักกว่า ที่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานหรือเรียนรู้สคีมาที่ซับซ้อน Chroma ช่วยให้คุณมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่สำคัญจริง ๆ—การสร้างแอปอัจฉริยะที่มีประโยชน์

สร้างบัญชีฟรีของคุณ