【技术专题】嵌入模型与Chroma向量数据库 - Chroma向量数据库简介

大家好，我是锋哥。最近连载更新《嵌入模型与Chroma向量数据库 AI大模型应用开发必备知识》技术专题。

本课程主要介绍和讲解嵌入模型与向量数据库简介，Qwen3嵌入模型使用，Chroma向量数据库使用，Chroma安装，Client-Server模式，集合添加，修改，删除，查询操作以及自定义Embedding Functions。。。 同时也配套视频教程 《1天学会 嵌入模型与Chroma向量数据库 AI大模型应用开发必备知识 视频教程》

Chroma 是一个开源的嵌入式向量数据库，专为 AI 应用设计，旨在帮助开发者高效存储、管理和查询非结构化数据的向量表示。它是目前构建检索增强生成（RAG） 系统最流行的工具之一。

官网：www.trychroma.com/

📌 核心概念

概念	说明
向量 (Vector)	由 AI 模型（如 Qwen3-VL-Embedding-2B）生成的浮点数数组，代表文本、图像等内容的语义。
集合 (Collection)	类似传统数据库中的表，是存储文档、向量和元数据的容器。
文档 (Document)	原始文本内容（可选存储）。
元数据 (Metadata)	附加的结构化信息（如作者、时间、分类），用于过滤和筛选。
嵌入 (Embedding)	将内容转为向量的过程（可在插入时由 Chroma 自动调用模型完成，也可自己生成）。

🏗️ 架构特点

• 底层存储：使用 ClickHouse（服务器模式）或 SQLite（持久化模式）
• 索引算法：基于 HNSW（分层可导航小世界）的近似最近邻搜索，高效且准确
• Embedding 集成：内置支持多种模型（如 all-MiniLM-L6-v2），也可传入自定义 embedding 函数
• 多语言 SDK：Python、JavaScript/TypeScript

💡 典型应用场景

0. RAG 应用（最常用）

为 LLM 提供外部知识库，减少幻觉：

• 上传文档 → 生成向量 → 存入 Chroma
• 用户提问 → 转为向量 → Chroma 检索相关片段 → LLM 生成回答

2. 语义搜索

• 客服知识库智能检索
• 论文、专利的语义检索系统

3. 推荐系统

• 用户行为向量化 → 查找相似用户/物品
• 内容向量化 → 查找相似内容

4. 多模态检索（结合 Qwen3-VL-Embedding-2B）

• 图像向量化 → 以图搜图
• 图文混合检索（如搜索描述特定场景的图片）

📊 与同类产品对比

特性	Chroma	Pinecone	Milvus	Weaviate
开源	✅	❌	✅	✅
本地运行	✅	❌	✅	✅
开发友好度	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
云服务	✅ (Chroma Cloud)	✅	✅	✅
嵌入集成	✅	✅	❌	✅
元数据过滤	✅	✅	✅	✅
部署复杂度	极低	低	高	中