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Chroma

Vector store embedded Python-first; pip install e prototipa il RAG.

Chroma è un database di embedding (vector store) open source progettato per essere il layer di storage e retrieval delle applicazioni LLM. Fornisce una semplice API Python e JavaScript per aggiungere documenti, generare o fornire embedding ed eseguire query di similarità con filtraggio per metadati; può funzionare in-memory, come store persistente locale o in modalità client-server. È apprezzato per la bassa frizione nell'esperienza dello sviluppatore durante la prototipazione di RAG.

Repository

chroma-core/chroma

Linguaggio

Rust

Cosa ci costruiresti

  • Archiviare e interrogare embedding di documenti come backend di retrieval di un'applicazione RAG
  • Prototipare rapidamente la ricerca semantica in locale prima di scalare su un database vettoriale hosted
  • Supportare la memoria degli agenti o il retrieval del contesto con ricerca per similarità filtrata per metadati

Tag

vector-dbembeddingsembedded