chromaについて – Linux & Android Dialy

chromaについて

「Chroma」は、軽量かつ高速な**ベクトルストア（Vector Store）**で、主にRAG（Retrieval-Augmented Generation）や類似文書検索に使われる

■ Chromaとは
**Chroma（正式名称：ChromaDB）は、テキストや画像などのデータをベクトル（数値の集合）として保存し、後から類似検索（類似性の高いものを検索）**するためのデータベースです。
* 開発元：Chromadb Inc.
* ライセンス：Apache 2.0（オープンソース）
* 特徴：
* 自己完結型（埋め込みデータの保存から検索まで完結）
* 高速・軽量（ローカルでも動作）
* RAGなどのLLMとの相性が良い

■ 主な用途
1. RAG（LLM × ベクトル検索）
* PDFや文書を分割してベクトル化し、Chromaに保存
* クエリと類似する文書をChromaで検索してLLMに渡す
2. 類似文章検索
* 「この文章に似ているものは？」という検索が可能
3. 画像や音声の類似性検索（拡張可能）

■ 保存形式（Chroma + SQLite + Parquet）
Chromaはデフォルトで以下を使います：
* SQLite：メタデータや設定情報を保存
* Parquet：ベクトルそのもの（高次元な数値）を効率的に保存
この構成により、
* ローカルファイルでの軽量運用が可能
* クラッシュしてもデータが残りやすい
* 他ツールと連携しやすい（Parquet形式はPandasやSparkとも互換あり）

pip install chromadb

でインストール

次にテスト

import chromadb
from chromadb.utils.embedding_functions import OpenAIEmbeddingFunction

client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection(name="my_collection")

collection.add(
    documents=["東京は日本の首都です", "大阪は関西の中心都市です"],
    ids=["doc1", "doc2"]
)

results = collection.query(
    query_texts=["日本の都市について教えて"],
    n_results=1
)
print(results)

これを
touch db_test.py
でファイル作成し

 python db_test.py

で実行

最初にモデルのダウンロードが行われるため時間がかかる

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