Chroma - 开源AI原生向量数据库

项目概述

Chroma是一个开源的AI应用数据库，专门设计用于存储和检索向量嵌入(embeddings)。它是一个嵌入数据库（也称为向量数据库），可以通过最近邻搜索而不是传统数据库的子字符串搜索来查找数据。

GitHub地址: https://github.com/chroma-core/chroma

核心特性

1. 全功能向量数据库

Chroma集成了多种功能，包括嵌入、向量搜索、文档存储、全文搜索、元数据过滤和多模态检索，所有功能都集成在一个平台中。

2. 多语言支持

• Python: 主要开发语言
• JavaScript: 前端和Node.js支持
• Rust: 高性能核心组件

3. 灵活的嵌入模型支持

默认情况下，Chroma使用Sentence Transformers进行嵌入，但也可以使用OpenAI embeddings、Cohere（多语言）等其他嵌入模型。

4. 多种部署模式

支持多种部署模式，包括内存模式、文件存储模式和服务器模式。

5. 高度可扩展

支持不同的存储后端，如DuckDB用于本地使用，ClickHouse用于扩展大型应用程序。

主要应用场景

1. 检索增强生成 (RAG) 系统

在RAG系统中，首先将文档嵌入并存储在ChromaDB集合中，然后通过ChromaDB运行查询来找到语义相关的内容。

2. 语义搜索

在语义搜索中，ChromaDB能够基于向量嵌入找到彼此相似的数据点，这对于通过分析内容或含义来识别可比较的文档、图像或其他数据类型非常有用。

3. 相似性搜索

通过向量空间中的距离计算，快速找到与查询最相似的内容。

技术架构

存储后端

• DuckDB: 本地轻量级部署
• ClickHouse: 大规模分布式部署
• 内存存储: 快速原型开发

嵌入处理

• 自动嵌入生成
• 支持自定义嵌入函数
• 批量处理能力

元数据管理

• 丰富的元数据过滤功能
• 结构化查询支持
• 混合搜索能力

安装和使用

Python安装

pip install chromadb

基本使用示例

import chromadb


client = chromadb.Client()


collection = client.create_collection("my_collection")

collection.add(
    documents=["This is document 1", "This is document 2"],
    metadatas=[{"source": "doc1"}, {"source": "doc2"}],
    ids=["id1", "id2"]
)

results = collection.query(
    query_texts=["search query"],
    n_results=2
)

与生态系统的集成

LangChain集成

Chroma已经与LangChain深度集成，可以作为向量存储组件使用。

OpenAI集成

Chroma已经与OpenAI的嵌入函数集成，支持任意元数据存储和过滤。

项目优势

1. 开箱即用: 电池包含，所有功能都预集成
2. 易于使用: 简洁的API设计，快速上手
3. 高性能: 优化的向量搜索算法
4. 可扩展: 从原型到生产环境的平滑扩展
5. 开源: 活跃的社区支持和持续开发

总结

Chroma是现代AI应用开发中不可或缺的基础设施组件，特别适合需要语义搜索、RAG系统和向量相似性匹配的应用场景。其简洁的API、强大的功能和良好的生态集成使其成为开发者的首选向量数据库解决方案。