Chroma Vector Database: Основний вибір для RAG проектів у 2025 році
Коротко
Chroma — це open-source векторна база даних, спеціально створена для RAG.
Вона легка, Python-нативна, та легко розгортається локально або самостійно.
Використовуйте її, щоб додати швидкий, точний семантичний пошук до чат-ботів та баз знань.
Створіть свій безкоштовний акаунт
Що таке векторна база даних?
Векторна база даних — це спеціалізований тип бази даних, призначений для зберігання та пошуку векторів високої розмірності. Але що це насправді означає?
Коли ви використовуєте AI-моделі, такі як OpenAI GPT або Meta LLaMA, сирі дані (наприклад, текст, зображення або аудіо) перетворюються у щільні числові вектори, також відомі як вбудовування. Ці вектори фіксують "значення" даних так, щоб машини могли їх розуміти. Пошук серед цих векторів — це не пошук точних збігів слів, це більше схоже на пошук схожих значень або контекстів.
Саме тут блищать векторні бази даних. Вони оптимізовані для пошуку схожості, дозволяючи знаходити найбільш релевантний контент на основі близькості векторів. Це важливо для таких застосувань, як семантичний пошук, AI чат-боти, системи рекомендацій і навіть генеративні AI агенти.
Чому Chroma набуває популярності у RAG робочих процесах
Chroma швидко стала улюбленою в AI та ML спільнотах, особливо для проектів, що включають Retrieval-Augmented Generation (RAG). RAG передбачає доповнення AI-моделей зовнішньою інформацією, отриманою в режимі реального часу, часто з векторної бази даних. Це забезпечує покращену точність, актуальніший контекст і доменно-специфічні відповіді.
Отже, що робить Chroma особливою?
Chroma розроблена для RAG з самого початку, тому досвід розробника оптимізований. Вона Python-нативна, встановлюється за допомогою pip і інтегрується плавно з поширеними AI стеками. Коли ви налаштовуєте функцію вбудовування, таку як OpenAI або Sentence-Transformers, Chroma може керувати генерацією та оновленням вбудовувань за вас, зменшуючи шаблонний код. Вона також легка та open-source, що полегшує експерименти локально і масштабування при необхідності.
Якщо ви створюєте AI-орієнтовану базу знань або чат-бота, Chroma може підключити ваші неструктуровані дані — такі як вміст PDF або документи підтримки — до вашої мовної моделі в режимі реального часу. Наприклад, у локальному чат-боті підтримки клієнтів ви можете завантажити попередні заявки на підтримку, збережені в Chroma, і миттєво генерувати контекстно обізнані відповіді.
Якщо ви досліджуєте подібні AI проекти, ознайомтеся з ai-response-generator для натхнення.
Реальні приклади використання Chroma
Chroma блищить у практичних робочих процесах, особливо при роботі з великими обсягами текстових даних або документів. Ось кілька конкретних способів, якими розробники використовують її:
Зберігання та пошук вбудовувань
Розробник, який працює над медичним асистентом з досліджень, може вбудувати тисячі наукових статей, використовуючи модель, таку як sentence-transformers, і зберегти ці вектори в Chroma. Потім, коли користувач запитує про "останні досягнення в вакцинах mRNA", Chroma миттєво знаходить релевантні документи для LLM, щоб послатися на них.
Документні Q&A та чат-боти
Припустимо, ви створюєте чат-бота для внутрішніх документів компанії. Ви завантажуєте політики компанії, FAQ HR та навчальні посібники в Chroma. Чат-бот робить запити до Chroma для релевантних векторів на основі підказки користувача і передає це LLM, такому як Claude або ChatGPT. Це дає боту миттєвий доступ до бази знань вашої організації без повторного навчання.
Для отримання додаткової інформації про інтеграцію чат-ботів дивіться chargpt для налаштування чат-ботів.
Пошукові системи на базі AI
Розробники також використовують Chroma для поліпшення пошукових систем. Замість збігів за ключовими словами, користувачі отримують семантичний пошук — результати на основі значення. Наприклад, пошук "як виправити повільний ноутбук" може висвітлити поради, такі як "оновити RAM" або "перевірити використання CPU", навіть якщо цих точних слів не було в оригінальному запиті.
Як Chroma порівнюється з Pinecone, Weaviate та Milvus
При виборі векторної бази даних для вашого AI проекту важливо зважити всі варіанти. Давайте розглянемо, як Chroma порівнюється з деякими з найбільших гравців:
Pinecone
Pinecone — це повністю керована, масштабована векторна база даних, розроблена для виробничих середовищ. Вона пропонує автоматичне масштабування, гібридний пошук та інтеграції з платформами, такими як OpenAI.
Ключові відмінності: Pinecone є повністю керованою, хмарною службою, тоді як Chroma може працювати локально або бути самостійно розгорнутою. Pinecone відзначається на рівні підприємства і гібридному пошуку. Проте Chroma часто краще підходить для швидкої розробки та прототипування завдяки своєму Python-орієнтованому, зручному для початківців робочому процесу.
Weaviate
Weaviate — це ще одна open-source векторна база даних з багатими функціями, такими як підтримка схем, модулі для різних моделей і гібридний фільтр (поєднання векторного з пошуком за ключовими словами).
Ключові відмінності: Схемна модель Weaviate та модульні функції є потужними, але можуть додати складності для простіших проектів. Chroma знімає обов'язкову вимогу до схеми, дозволяючи розробникам одразу почати пошук. Її мінімальна API поверхня робить її особливо зручною для автоматизації Python та маломасштабних додатків.
Milvus
Milvus — це високопродуктивна векторна база даних, яка часто використовується для великомасштабних, виробничих розгортань. Вона виділяється швидкістю та продуктивністю.
Ключові відмінності: Milvus оптимізована для розподілених, високопродуктивних виробничих робочих навантажень, але налаштування та операції можуть бути складнішими. На противагу, Chroma пропонує більш легкий і орієнтований на розробника досвід, що ідеально, якщо вам не потрібна масивна масштабованість.
Коротко кажучи, Chroma ідеально підходить для розробників, які хочуть інтегрувати семантичний пошук та AI у свої додатки без інфраструктури рівня підприємства. Для проекту, такого як створення ai-map-generator, Chroma надасть міцну основу для отримання географічних або контекстуальних даних на льоту.
Плюси та мінуси використання Chroma
Як і будь-який інструмент, Chroma не є ідеальною. Ось короткий огляд того, що вона робить добре, і де вона могла б покращитися.
Плюси
Chroma пропонує налаштування з нульовою конфігурацією, що робить її ідеальною для прототипування. Вона глибоко інтегрується з Python та LangChain, тому AI/ML розробники можуть використовувати її, не виходячи з їхньої звичної екосистеми. Як open-source та безкоштовний інструмент, вона уникає ліцензійних зборів або залежності від постачальника. Вона також підтримує локальне зберігання, що цінно для додатків, орієнтованих на конфіденційність або офлайн.
Мінуси
Chroma поки що не оптимізована для масивного виробничого масштабу, тому порівняно з Pinecone або Milvus, масштабування може вимагати додаткових інструментів. Вона також пропонує менше розширених функцій, з обмеженим гібридним пошуком, фільтрацією та контролем доступу. Нарешті, проект ще розвивається, тому API та набір функцій можуть швидко змінюватися в міру розвитку.
Якщо ви експериментуєте з інструментами для створення більш природно звучущих ботів, дивіться undetectable-ai.
Створіть свій безкоштовний акаунт
Як почати працювати з Chroma
Почати працювати з Chroma просто, особливо якщо ви знайомі з Python.
Спочатку встановіть її через pip:
pip install chromadbПотім ви можете ініціалізувати базу даних і вставити ваші вбудовування:
import chromadb
# Збереження даних між запусками (рекомендується для додатків)
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=["Це приклад документа"],
metadatas=[{"category": "example"}],
ids=["doc1"]
)Після додавання ваших документів ви можете виконувати запити, використовуючи нові вводи:
results = collection.query(
query_texts=["приклад"],
n_results=1
)Це все — ваш семантичний пошук почав працювати. Ви можете підключити це до чат-бота, внутрішнього інструмента пошуку або системи рекомендацій всього за кілька рядків.
Порада: Якщо ви використовуєте PersistentClient, ваші вектори та метадані зберігаються на диску (шлях за замовчуванням: ./chroma).
Це означає, що ваші колекції зберігаються між перезапусками процесу, що є важливим при розгортанні реальних додатків.
Для швидких експериментів достатньо клієнта в пам'яті, але для виробництва завжди використовуйте режим збереження для забезпечення довговічності та надійності.
Для більш просунутого уроку з інтеграції з інтерфейсами чат-ботів дивіться robot-names.
Найкращі практики використання Chroma у RAG
Щоб отримати максимальну користь з Chroma у реальних проектах Retrieval-Augmented Generation, врахуйте ці найкращі практики:
- Розбиття документів: Розбивайте довгі документи на менші уривки (500–1,000 токенів) з невеликими перекриттями. Це забезпечує, що запити повертають відповідний контекст без втрати безперервності.
- Послідовні вбудовування: Дотримуйтесь однієї моделі вбудування на колекцію. Змішування моделей призводить до векторів, які не можна порівнювати. Завжди записуйте назву моделі в метаданих для відтворюваності.
- Фільтрація метаданих: Використовуйте поля, такі як джерело, автор або часовий штамп у ваших документах, і застосовуйте where={...} умови в запитах, щоб звузити результати перед ранжуванням за схожістю.
- Кешування: Кешуйте результати останніх запитів, якщо ваш додаток обробляє повторювані запитання. Це зменшує кількість викликів вбудовування і прискорює відповіді.
- Оцінка: Регулярно тестуйте якість витягу зразковими запитами. Оцініть, чи є топ-K результати дійсно релевантними, і відрегулюйте розміри уривків, перекриття або моделі вбудування відповідно.
- Збереження: Для будь-якого додатку, окрім швидкого демо, завжди використовуйте
PersistentClient. Це забезпечує довговічність вашого векторного сховища і можливість розгортання в різних середовищах.
Дотримуючись цих практик, ви досягнете надійніших і масштабованіших RAG конвеєрів.
Чи підходить Chroma для вашого проекту?
Якщо ви розробник, що створює AI-функції, такі як чат-боти, розумний пошук документів або семантичні асистенти, Chroma — це відмінне місце для початку. Вона легка, легко інтегрується і розроблена з урахуванням AI робочих процесів.
На відміну від важчих систем, які вимагають управління інфраструктурою або вивчення складних схем, Chroma дозволяє вам зосередитися на тому, що дійсно важливо — створенні корисних, інтелектуальних додатків.
