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Chroma 是一个专注于开发者生产力和幸福感的 AI 原生开源向量数据库。Chroma 采用 Apache 2.0 许可证。 本指南提供了一个快速概述，帮助您开始使用 Chroma 向量存储。有关所有 Chroma 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考。
Chroma 云Chroma 云支持无服务器向量和全文搜索。它速度极快、经济高效、可扩展且无痛。创建一个数据库，并在不到 30 秒内使用 5 美元的免费积分试用。开始使用 Chroma 云

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概览

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集成详情

类别包PY 支持版本
Chroma@langchain/community✅NPM - Version

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设置

要使用 Chroma 向量存储，您需要安装 @langchain/community 集成包以及 Chroma JS SDK 作为对等依赖项。 本指南还将使用 OpenAI 嵌入，这要求您安装 @langchain/openai 集成包。您也可以根据需要使用 其他支持的嵌入模型。
npm install @langchain/community @langchain/openai @langchain/core chromadb
如果您想在本地运行 Chroma，可以使用 Chroma CLI 运行本地 Chroma 服务器，Chroma CLI 随 chromadb 包一起提供 
chroma run
您也可以使用官方 Chroma 镜像在 Docker 上运行服务器 
docker pull chromadb/chroma
docker run -p 8000:8000 chromadb/chroma

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凭据

如果您在本地运行 Chroma，则无需提供任何凭据。 如果您是 Chroma 云 用户，请设置您的 CHROMA_TENANT、CHROMA_DATABASE 和 CHROMA_API_KEY 环境变量。 Chroma CLI 可以为您设置这些变量。首先，通过 CLI 登录，然后使用 connect 命令：
chroma db connect [db_name] --env-file
如果您在本指南中使用 OpenAI 嵌入，您还需要设置您的 OpenAI 密钥 
process.env.OPENAI_API_KEY = "YOUR_API_KEY";
如果您想获取模型调用的自动化跟踪，您还可以通过取消注释下方来设置您的 LangSmith API 密钥 
// process.env.LANGSMITH_TRACING="true"
// process.env.LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"

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实例化

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设置您的嵌入函数

首先，选择您的嵌入函数。这里我们使用 OpenAIEmbeddings 
import { OpenAIEmbeddings } from "@langchain/openai";

const embeddings = new OpenAIEmbeddings({
  model: "text-embedding-3-small",
});

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本地运行

一个简单的 Chroma 实例化将连接到本地运行在 https://:8000 的 Chroma 服务器 
import { Chroma } from "@langchain/community/vectorstores/chroma";

const vectorStore = new Chroma(embeddings, {
  collectionName: "a-test-collection"
});
如果您使用不同的配置运行 Chroma 服务器，您可以指定您的 host、port 以及是否使用 ssl 连接 
import { Chroma } from "@langchain/community/vectorstores/chroma";

const vectorStore = new Chroma(embeddings, {
  collectionName: "a-test-collection",
  host: "your-host-address",
  port: 8080
});

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Chroma 云

要连接到 Chroma 云，请提供您的 tenant、database 和 chromaCloudAPIKey 
import { Chroma } from "@langchain/community/vectorstores/chroma";

const vectorStore = new Chroma(embeddings, {
  collectionName: "a-test-collection",
  chromaCloudAPIKey: process.env.CHROMA_API_KEY,
  clientParams: {
    host: "api.trychroma.com",
    port: 8000,
    ssl: true,
    tenant: process.env.CHROMA_TENANT,
    database: process.env.CHROMA_DATABASE,
  },
});

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管理向量存储

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向向量存储添加项目

import type { Document } from "@langchain/core/documents";

const document1: Document = {
  pageContent: "The powerhouse of the cell is the mitochondria",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document2: Document = {
  pageContent: "Buildings are made out of brick",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document3: Document = {
  pageContent: "Mitochondria are made out of lipids",
  metadata: { source: "https://example.com" }
};

const document4: Document = {
  pageContent: "The 2024 Olympics are in Paris",
  metadata: { source: "https://example.com" }
}

const documents = [document1, document2, document3, document4];

await vectorStore.addDocuments(documents, { ids: ["1", "2", "3", "4"] });

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从向量存储中删除项目

您可以通过 id 从 Chroma 中删除文档，如下所示 
await vectorStore.delete({ ids: ["4"] });

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查询向量存储

一旦您的向量存储被创建并添加了相关文档，您很可能希望在链或代理运行期间查询它。

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直接查询

执行简单的相似性搜索可以按如下方式完成 
const filter = { source: "https://example.com" };

const similaritySearchResults = await vectorStore.similaritySearch("biology", 2, filter);

for (const doc of similaritySearchResults) {
  console.log(`* ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata, null)}]`);
}
有关 Chroma 筛选器语法的更多信息，请参见此页面。 如果您想执行相似性搜索并接收相应的分数，可以运行：
const similaritySearchWithScoreResults = await vectorStore.similaritySearchWithScore("biology", 2, filter)

for (const [doc, score] of similaritySearchWithScoreResults) {
  console.log(`* [SIM=${score.toFixed(3)}] ${doc.pageContent} [${JSON.stringify(doc.metadata)}]`);
}

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通过转换为检索器进行查询

您还可以将向量存储转换为检索器，以便在您的链中更轻松地使用。 
const retriever = vectorStore.asRetriever({
  // Optional filter
  filter: filter,
  k: 2,
});
await retriever.invoke("biology");

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用于检索增强生成的使用

有关如何将此向量存储用于检索增强生成 (RAG) 的指南，请参阅以下部分

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API 参考

有关所有 Chroma 功能和配置的详细文档，请参阅 API 参考
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
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