Chroma 矢量数据库：2025年RAG项目的首选
摘要
Chroma 是一个专为 RAG 设计的开源 矢量数据库。
它轻量、原生支持 Python，易于自托管或本地运行。
使用它可以为聊天机器人和知识库添加快速准确的语义搜索功能。
什么是矢量数据库？
矢量数据库是一种专门用于存储和搜索高维矢量的数据库。那么这究竟意味着什么？
当您使用像 OpenAI 的 GPT 或 Meta 的 LLaMA 这样的 AI 模型时，原始数据（如文本、图像或音频）被转换为密集数值矢量，也称为嵌入。这些矢量以机器可以理解的方式捕捉数据的“意义”。搜索这些矢量与寻找单词的精确匹配不同——更像是在寻找相似的意义或上下文。
这正是矢量数据库的强项。它们针对相似性搜索进行了优化，使您能够根据矢量的接近度找到最相关的内容。这对于语义搜索、AI 聊天机器人、推荐系统，甚至生成式 AI 代理等应用至关重要。
为什么 Chroma 在 RAG 工作流中获得关注
Chroma 很快成为 AI 和 ML 社区的热门选择，尤其是在涉及 检索增强生成 (RAG) 的项目中。RAG 涉及通过在运行时从外部信息中增强 AI 模型，通常来自矢量数据库。这允许更高的准确性、更新的上下文和特定领域的响应。
那么是什么让 Chroma 脱颖而出？
Chroma 从一开始就为 RAG 设计，所以开发者体验得以简化。它是 Python 原生的，可以通过 pip 安装，并与常见的 AI 堆栈顺利集成。当您配置一个如 OpenAI 或 Sentence-Transformers 的嵌入函数时，Chroma 可以为您管理嵌入的生成和更新，减少样板工作。它也是轻量且开源的，使得本地实验和扩展变得容易。
如果您正在构建一个 AI 驱动的知识库或聊天机器人，Chroma 可以在实时将您的非结构化数据（如 PDF 内容或支持文档）连接到您的语言模型。例如，在本地客户支持聊天机器人中，您可以将之前存储在 Chroma 中的支持票据输入，并即时生成上下文感知的响应。
如果您正在探索这样的 AI 项目，请查看 ai-response-generator 寻求灵感。
使用 Chroma 的实际案例
Chroma 在实际工作流中大放异彩，尤其是在处理大量文本数据或文档时。以下是开发人员使用它的一些具体方式：
嵌入存储和搜索
一个致力于医学研究助手的开发人员可以使用如句子变换器模型将数千篇科学论文嵌入，并将这些矢量存储在 Chroma 中。然后，当用户询问“mRNA 疫苗的最新进展”时，Chroma 可以立即检索相关文档供 LLM 参考。
文档问答和聊天机器人
假设您正在为内部公司文档构建一个聊天机器人。您将公司政策、人力资源常见问题解答和培训手册导入 Chroma。聊天机器人根据用户提示查询 Chroma 的相关矢量，并将其提供给 LLM（如 Claude 或 ChatGPT）。这使得机器人可以立即访问您组织的知识库，而无需重新训练。
有关聊天机器人集成的更多信息，请参阅 chargpt 以获取聊天机器人定制化。
AI 驱动的搜索引擎
开发人员还使用 Chroma 来增强搜索引擎。用户获得的是基于意义的语义搜索结果，而不是关键词匹配。例如，搜索“如何修复慢速笔记本电脑”可以出现诸如“升级 RAM”或“检查 CPU 使用情况”的提示，即使这些确切的词语不在原始查询中。
Chroma 与 Pinecone、Weaviate 和 Milvus 的比较
在为您的 AI 项目选择矢量数据库时，权衡选择至关重要。让我们来看看 Chroma 如何与一些最大的参与者对比：
Pinecone
Pinecone 是一个全托管、可扩展的矢量数据库，设计用于生产环境。它提供自动扩展、混合搜索和与 OpenAI 等平台的集成。
主要差异：Pinecone 是一个全托管的云托管服务，而 Chroma 可以本地运行或自托管。Pinecone 在企业级工作负载和混合搜索方面表现出色。然而，由于其以 Python 为中心的入门友好工作流，Chroma 往往更适合快速开发和原型制作。
Weaviate
Weaviate 是另一个开源矢量数据库，具有丰富的功能，如架构支持、不同模型的模块和混合过滤（结合矢量与关键词搜索）。
主要差异：Weaviate 的架构模型和模块化功能强大，但对于较简单的项目来说可能增加复杂性。Chroma 删除了强制的架构要求，使开发者可以立即开始搜索。它的最小 API 表面使其对于 Python 自动化和小规模应用特别方便。
Milvus
Milvus 是一个高性能矢量数据库，通常用于大规模生产级部署。它在速度和吞吐量方面表现出色。
主要差异：Milvus 针对分布式、高吞吐量生产工作负载进行了优化，但设置和操作可能更复杂。相比之下，Chroma 提供了更轻量且以开发者为中心的体验，如果您不需要大规模的可扩展性，这是理想的选择。
简而言之，Chroma 非常适合希望将语义搜索和 AI 集成到应用中而无需企业级基础设施的开发人员。对于像构建 ai-map-generator 这样的项目，Chroma 将为实时检索地理或上下文数据提供强有力的支持。
使用 Chroma 的优缺点
像任何工具一样，Chroma 并不完美。以下是它的优势和可以改进的地方的一瞥。
优势
Chroma 提供了零配置设置，使其非常适合原型制作。它与 Python 和 LangChain 深度集成，因此 AI/ML 开发人员可以在他们熟悉的生态系统中使用它。作为一个开源和免费的工具，它避免了许可费用或供应商锁定。它还支持本地存储，这对于注重隐私或离线应用非常有价值。
缺点
Chroma 尚未针对大规模生产进行优化，因此与 Pinecone 或 Milvus 相比，扩展可能需要额外的工具。它还提供较少的高级功能，在混合搜索、过滤和访问控制方面受到限制。最后，该项目仍在发展中，因此 API 和功能集可能随着开发的进展而迅速变化。
如果您正在尝试构建更自然的机器人的工具，请参阅 undetectable-ai。
如何开始使用 Chroma
如果您熟悉 Python，开始使用 Chroma 会令人耳目一新。
首先，通过 pip 安装：
pip install chromadb然后，您可以初始化数据库并插入您的嵌入：
import chromadb
# 在运行之间持久化数据（推荐用于应用）
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"]
)一旦添加了文档，您可以使用新输入运行查询：
results = collection.query(
query_texts=["sample"],
n_results=1
)就是这样——您的语义搜索已经上线。您可以将其插入到一个聊天机器人、内部搜索工具或推荐引擎中，只需几行代码。
提示： 如果您使用 PersistentClient，您的矢量和元数据将存储在磁盘上（默认路径：./chroma）。
这意味着您的集合在进程重启后仍然存在，这对于部署真实应用至关重要。
对于快速实验，内存客户端是可以的，但对于生产，您应该始终依赖持久模式以确保持久性和可靠性。
有关与聊天机器人 UI 集成的更高级教程，请参阅 robot-names。
在 RAG 中使用 Chroma 的最佳实践
为了在实际检索增强生成项目中充分利用 Chroma，请考虑以下最佳实践：
- 文档分块： 将长文档分成较小的段落（500–1,000 个标记）并稍作重叠。这确保查询返回相关的上下文而不失去连续性。
- 一致的嵌入： 每个集合坚持使用单一的嵌入模型。混合模型会导致矢量不可比。始终在元数据中记录模型名称以便可重现性。
- 元数据过滤： 在您的文档中使用诸如 source、author 或 timestamp 之类的字段，并在查询中应用 where={...} 条件，以在按相似性排名之前缩小结果范围。
- 缓存： 如果您的应用处理重复的问题，请缓存最近的查询结果。这减少了嵌入调用并加快响应速度。
- 评估： 定期使用示例查询测试检索质量。衡量 top-K 结果是否真正相关，并相应调整分块大小、重叠或嵌入模型。
- 持久性： 对于任何超出快速演示的应用，始终使用
PersistentClient。这确保您的矢量存储是持久的，并可以跨环境部署。
通过遵循这些实践，您将实现更可靠和可扩展的 RAG 管道。
Chroma 是否适合您的项目？
如果您是一名开发人员，正在构建聊天机器人、智能文档搜索或语义助手等 AI 功能，Chroma 是一个极好的起点。它轻量、易于集成，并专为 AI 工作流设计。
与需要管理基础设施或学习复杂架构的重型系统不同，Chroma 让您专注于真正重要的事情——构建有用的智能应用。
