轻量级向量数据库Chroma

4 7~9 min

轻量级，适合学习及测试使用，目前不建议生产环境上使用。

Chroma 是一个开源的向量数据库（Vector Database），专为存储、检索和管理高维向量数据而设计。它主要用于支持机器学习和人工智能应用中的相似性搜索（Similarity Search）任务，例如推荐系统、语义搜索、图像检索、自然语言处理（NLP）等场景。

1. 安装方式

通过 pip 安装（适用于 Python 环境）我用的conda环境的py=3.11的版本

pip install chromadb

还有docker等模式，可以参考官网 https://docs.trychroma.com/production/chroma-server/client-server-mode

2、启动服务

chroma run --path /root/chroma_data --host 0.0.0.0

启动命令参数如下

(chroma) root@utxo:~# chroma run --help
                                                                                                                                                                                            
 Usage: chroma run [OPTIONS]                                                                                                                                                                
                                                                                                                                                                                            
 Run a chroma server                                                                                                                                                                        
                                                                                                                                                                                            
╭─ Options ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
│ --path            TEXT     The path to the file or directory. [default: ./chroma_data]               │
│ --host            TEXT     The host to listen to. Default: localhost [default: localhost]             │
│ --log-path        TEXT     The path to the log file. [default: chroma.log]                            │
│ --port            INTEGER  The port to run the server on. [default: 8000]                             │
│ --help                     Show this message and exit.                                                │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

总结

  • 适用人群 ：

    • 数据科学家、AI 开发者，尤其是需要快速实现向量检索的应用场景。

    • 中小型项目或原型开发，注重易用性和快速迭代。

  • 不适合的场景 ：

    • 超大规模数据集或对分布式能力要求极高的场景。

    • 需要企业级功能（如高级安全性和审计）的生产环境。

如果你正在构建基于 AI 的应用程序，尤其是涉及语义搜索、推荐系统或多模态数据处理的场景，Chroma 是一个值得尝试的工具。但对于更复杂的企业级需求，可能需要考虑 Pinecone、Milvus 或 Weaviate 等更成熟的解决方案。

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