Chroma 向量數據庫：2025 年 RAG 項目的首選
簡介
Chroma 是一個專門為 RAG 構建的開源 向量數據庫。
它輕量級、原生支援 Python，並且易於自行託管或本地運行。
使用它可以為聊天機器人和知識庫添加快速、準確的語義搜索。
什麼是向量數據庫？
向量數據庫是一種專門設計用來存儲和搜索高維向量的數據庫。那麼這到底意味著什麼呢？
當你使用像 OpenAI 的 GPT 或 Meta 的 LLaMA 這樣的 AI 模型時，原始數據（如文本、圖像或音頻）會被轉換為密集的數值向量，也就是所謂的嵌入。這些向量以機器可以理解的方式捕捉了數據的 "意義"。搜索這些向量不同於尋找單詞的精確匹配——更像是尋找類似的意義或上下文。
這就是向量數據庫的優勢所在。它們針對 相似性搜索 進行優化，允許你基於向量的接近度找到最相關的內容。這對於語義搜索、AI 聊天機器人、推薦系統，甚至生成式 AI 代理等應用至關重要。
為什麼 Chroma 在 RAG 工作流程中獲得關注
Chroma 很快在 AI 和 ML 社區中成為熱門，尤其是在涉及 檢索增強生成（RAG） 的項目中。RAG 涉及通過運行時檢索的信息增強 AI 模型，通常來自向量數據庫。這樣可以提高準確性，提供更新的上下文和特定領域的響應。
那麼 Chroma 突出的原因是什麼？
Chroma 從頭開始就為 RAG 設計，因此開發者體驗非常流暢。它是 Python 原生，可以通過 pip 安裝，並且可以與常見的 AI 堆棧平滑集成。當你配置像 OpenAI 或 Sentence-Transformers 這樣的 嵌入函數 時，Chroma 可以為你管理嵌入生成和更新，從而減少樣板工作。它還是 輕量級且開源 的，便於在本地實驗並在需要時擴展。
如果你正在構建 AI 驅動的知識庫或聊天機器人，Chroma 可以將你的非結構化數據——如 PDF 內容或支持文檔——實時連接到你的語言模型中。例如，在本地客戶支持聊天機器人中，你可以將存儲在 Chroma 中的先前支持票據餵給它，並立即生成上下文相關的響應。
如果你正在探索這樣的 AI 項目，請查看 ai-response-generator 獲取靈感。
使用 Chroma 的實際示例
Chroma 在處理大量文本數據或文檔的實際工作流程中表現出色。以下是一些開發者使用它的具體方式：
嵌入存儲和搜索
一位開發者在從事醫學研究助手的工作中，可以使用像 sentence-transformers 這樣的模型嵌入數千篇科學論文，並將這些向量存儲在 Chroma 中。然後，當用戶查詢 "mRNA 疫苗的最新進展" 時，Chroma 能夠即時檢索相關文檔供 LLM 參考。
文檔問答和聊天機器人
假設你正在為內部公司文檔構建聊天機器人。你將公司政策、HR FAQ 和培訓手冊導入 Chroma。聊天機器人根據用戶提示查詢 Chroma 以獲取相關向量，並將其提供給像 Claude 或 ChatGPT 這樣的 LLM。這使得機器人可以即時訪問你組織的知識庫，而無需重新訓練。
有關聊天機器人集成的更多信息，請參閱 chargpt 獲取聊天機器人自定義。
AI 驅動的搜索引擎
開發者還使用 Chroma 增強搜索引擎。與關鍵字匹配不同，用戶獲得的是基於意義的 語義搜索。例如，搜索 "如何修復慢速筆記本電腦" 可以顯示 "升級 RAM" 或 "檢查 CPU 使用率" 等提示，即使這些詞語並未出現在原始查詢中。
Chroma 與 Pinecone、Weaviate 和 Milvus 的比較
在為你的 AI 項目選擇向量數據庫時，權衡選擇是至關重要的。讓我們來看看 Chroma 如何與一些主要競爭者進行比較：
Pinecone
Pinecone 是一個全面管理的、可擴展的向量數據庫，專為生產環境設計。它提供自動擴展、混合搜索以及與 OpenAI 等平臺的集成。
主要區別：Pinecone 是一個全面管理的、雲託管的服務，而 Chroma 可以本地運行或自行託管。Pinecone 在企業級工作負載和混合搜索方面表現出色。然而，Chroma 通常 更適合快速開發 和原型設計，因為它的工作流程以 Python 為中心，對初學者友好。
Weaviate
Weaviate 是另一個開源向量數據庫，具有豐富的功能，如模式支持、不同模型的模塊和混合過濾（結合向量與關鍵字搜索）。
主要區別：Weaviate 的模式模型和模塊化功能強大，但對於簡單項目而言可能增加複雜性。Chroma 去除了強制模式要求，允許開發者立即開始搜索。其最小的 API 表面特別方便於 Python 自動化和小規模應用。
Milvus
Milvus 是一個高性能的向量數據庫，通常用於大規模、生成級部署。它在速度和吞吐量方面表現出色。
主要區別：Milvus 對於分佈式、高吞吐量的生成工作負載進行了優化，但設置和操作可能更為複雜。相比之下，Chroma 提供了一種更 輕量級且以開發者為中心的體驗，這對於不需要大規模擴展的情況而言非常理想。
簡而言之，Chroma 對於那些希望在其應用中集成語義搜索和 AI 的開發者而言，是一個理想的選擇，而不需要企業級基礎設施。 對於像構建 ai-map-generator 這樣的項目，Chroma 將提供一個強大的後盾，用於即時檢索地理或上下文數據。
使用 Chroma 的優缺點
像任何工具一樣，Chroma 並不完美。這裡是它的優勢和可以改進的地方。
優點
Chroma 提供 零配置設置，使其非常適合原型設計。它深度集成了 Python 和 LangChain，因此 AI/ML 開發者可以在其熟悉的生態系統中使用它。作為一個 開源和免費 的工具，它避免了許可費用或供應商鎖定。它還支持 本地存儲，這對注重隱私或離線應用非常有價值。
缺點
Chroma 尚未針對大規模生產進行優化，因此與 Pinecone 或 Milvus 相比，擴展可能需要額外的工具。它也提供 較少的高級功能，在混合搜索、過濾和訪問控制方面有限。最後，該項目仍在發展中，因此 API 和功能集可能會隨著開發進展迅速變化。
如果你正在試驗構建更自然的機器人，請參閱 undetectable-ai。
如何開始使用 Chroma
開始使用 Chroma 十分簡單，尤其是如果你熟悉 Python。
首先，通過 pip 安裝：
pip install chromadb然後，你可以初始化一個數據庫並插入你的嵌入：
import chromadb
# 持續數據在運行之間（建議用於應用程序）
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=["這是一個樣本文檔"],
metadatas=[{"category": "example"}],
ids=["doc1"]
)一旦你的文檔被添加，你可以使用新輸入運行查詢：
results = collection.query(
query_texts=["sample"],
n_results=1
)就是這樣——你的語義搜索已經啟動。你可以將其插入聊天機器人、內部搜索工具或推薦引擎中，只需幾行代碼。
提示： 如果你使用 PersistentClient，你的向量和元數據會存儲在磁盤上（默認路徑：./chroma）。
這意味著你的集合在過程重啟後仍然存在，這在部署真實應用時至關重要。
對於快速實驗，內存客戶端是可以的，但對於生產，你應該始終依賴持久模式以確保持久性和可靠性。
有關更高級的集成聊天機器人 UI 的教程，請參閱 robot-names。
在 RAG 中使用 Chroma 的最佳實踐
為了在真實世界的檢索增強生成項目中充分利用 Chroma，請考慮以下最佳實踐：
- 文檔分塊： 將長文檔分成較小的段落（500–1,000 個標記），並稍微重疊。這確保查詢返回相關的上下文而不失去連貫性。
- 一致的嵌入： 每個集合堅持使用單一的嵌入模型。混合模型會導致無法比較的向量。始終在元數據中記錄模型名稱以便於重現。
- 元數據過濾： 在文檔中使用 來源、作者 或 時間戳 等字段，並在查詢中應用 where={...} 條件，以在按相似性排序之前縮小結果範圍。
- 緩存： 如果應用處理重複問題，請緩存最近的查詢結果。這將減少嵌入調用並加快響應速度。
- 評估： 定期使用示例查詢測試檢索質量。衡量頂級結果是否真正相關，並相應地調整分塊大小、重疊或嵌入模型。
- 持久性： 對於任何超過快速演示的應用，始終使用
PersistentClient。這確保你的向量存儲是持久的，可以跨環境部署。
通過遵循這些實踐，你將獲得更可靠和可擴展的 RAG 管道。
Chroma 是否適合你的項目？
如果你是一位開發者，正在構建像聊天機器人、智能文檔搜索或語義助手等 AI 功能，Chroma 是一個絕佳的起點。它輕量級、高度可集成，並且專為 AI 工作流程設計。
與需要管理基礎設施或學習複雜模式的重型系統不同，Chroma 允許你專注於真正重要的事情——構建實用的智能應用。
