Chroma

trychroma.com
On the map Visit site

Open-source search and retrieval database for AI applications. Vector, full-text, regex, and metadata search. Self-host or Cloud available.

Description

Open-source search infrastructure for AI · Fast, serverless, and scalable infrastructure supporting vector, full-text, regex, and metadata search. Built on object storage and trusted by millions of developers. Open-source Apache 2.0.

Chroma — это база данных embedding и векторов с открытым исходным кодом, специально созданная для разработки AI-приложений. Она позволяет разработчикам хранить, управлять и запрашивать высокоразмерные векторные embedding вместе с метаданными, упрощая создание конвейеров генерации с дополненным поиском (RAG), семантических поисковых систем и слоев памяти для приложений на основе LLM. Chroma поддерживает локальную разработку и масштабируется до петабайтов через объектное хранилище в облаке, с полностью управляемым бессерверным облачным предложением, доступным под тем же API. Лицензированная под Apache 2.0 с более чем 21K звездами GitHub и 5M+ ежемесячными загрузками, она стала одной из наиболее широко принятых векторных баз данных в сообществе разработчиков.

Features

Мультирежимный поиск
Поддерживает поиск по векторному сходству, полнотекстовый поиск, сопоставление регулярных выражений и фильтрацию метаданных в едином интерфейсе, обеспечивая богатый и точный поиск за пределами простого поиска ближайших с
Бесшовная интеграция Embedding
Встроенная поддержка моделей embedding от OpenAI, HuggingFace, Google Cohere и других — включая модель Sentence Transformers по умолчанию — позволяет разработчикам начать работу без пользовательских конвейеров embedding.
Гибкие варианты развертывания
Работает в памяти для быстрого прототипирования, как постоянный локальный экземпляр или как полностью управляемый бессерверный облачный сервис на Chroma Cloud, все используют один и тот же API разработчика.
Совместимость с фреймворками и языками
Нативные клиенты для Python, JavaScript, Ruby, PHP, Java и других, с глубокой интеграцией в LangChain, LlamaIndex и другие ведущие фреймворки разработки AI.
Облачно-нативная масштабируемость
Распределенная, горизонтально масштабируемая архитектура, построенная на объектном хранилище с автоматическим распределением данных по уровням, мультитенантностью и соответствием SOC 2 Type I для производственных нагрузо

Use cases

RAG-приложения
Разработчики, создающие системы генерации с дополненным поиском, используют Chroma для хранения embedding документов и извлечения наиболее релевантного контекста для подачи в LLM во время запроса.
Семантический поиск
Команды встраивают и индексируют большие текстовые корпусы в Chroma для работы семантических поисковых систем, которые возвращают результаты по смыслу, а не по совпадению ключевых слов.
Память LLM и управление контекстом
Chroma служит постоянным хранилищем памяти для разговорных агентов и чат-ботов, позволяя им вспоминать релевантные прошлые взаимодействия или знания предметной области.
Рекомендательные системы
Конвейеры рекомендаций продуктов и контента используют Chroma для поиска элементов, наиболее похожих на предпочтения пользователя, основываясь на векторной близости.
Мультимодальный поиск
Поддерживает изображения и мультимодальные embedding, обеспечивая рабочие процессы поиска, охватывающие текстовые и визуальные данные в одной базе данных.

FAQ

Да. Chroma имеет открытый исходный код под лицензией Apache 2.0 — свободна для использования, модификации и самостоятельного размещения без ограничений.

Да. Chroma Cloud — это полностью управляемое бессерверное предложение, которое использует тот же API, что и локальная версия. Новые пользователи получают 5$ бесплатных кредитов для начала работы.

Chroma имеет официальные клиенты для Python, JavaScript/TypeScript, Ruby, PHP и Java, среди прочих.

Chroma поставляется с Sentence Transformers по умолчанию и имеет встроенную поддержку моделей embedding OpenAI, Google, Cohere и HuggingFace. Пользовательские модели также поддерживаются.

Да. Chroma имеет первоклассные интеграции как с LangChain, так и с LlamaIndex, двумя наиболее широко используемыми фреймворками для LLM-приложений.

Да. Её распределенная архитектура горизонтально масштабируема, мультитенантна и построена на объектном хранилище. Она сертифицирована SOC 2 Type I и поддерживает данные петабайтного масштаба.

Вы можете создать issue на GitHub в репозитории chroma-core/chroma или присоединиться к официальному сообществу Chroma Discord.

Specs

Type Tool
SectionGitHub projects / Из awesome-списка
Pricing paid
Platform Command line
Systems cli, web
Who forразработчики
Site languageen
Views164 388

Can do

agents realtime memory open-source crawling embeddings vector-search

Integrations

GitHub slack Discord aws langchain

Platforms

cli web

Tags

ai developer tools ai agent development ai knowledge base ai search engine

Social

X email GitHub Discord YouTube

Source code

repository

Found in sources

dang.ai github-lists moge telegram

Similar in «GitHub-проекты»

anthropics/claude-code
Claude Code is an agentic coding tool that lives in your terminal, understands your codebase, and helps you code faster by executing routine tasks, explaining complex code, and handling git workflows - all through natural language commands.
comfyanonymous/ComfyUI
The most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface. - Comfy-Org/ComfyUI
ossu/computer-science
🎓 Path to a free self-taught education in Computer Science!
openai/whisper
Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision
Transformers
A deep learning library containing thousands of pre-trained models on different tasks. The goto place for anything related to Large Language Models.
hiyouga/LLaMA-Factory
Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024) - hiyouga/LlamaFactory

Submit a site to the catalog

Just send the link — we will work out the rest.

We will review what you send and add it to the catalog if it fits.