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Chroma 快速上手

Chroma 以轻量著称:几分钟内即可跑起向量检索,支持内存与本地持久化模式,自带默认 embedding 函数与集合 API,常用于原型验证与小型知识库。

RAG 与向量库速查AI更新于 2026-10-12

持久化客户端与集合

持久化客户端与集合
import chromadb

client = chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")
col = client.get_or_create_collection(
    name="kb",
    metadata={"hnsw:space": "cosine"},
)
col.add(ids=["c1", "c2"], documents=["第一段文本", "第二段文本"],
        metadatas=[{"source": "faq"}, {"source": "faq"}])
res = col.query(query_texts=["文本检索"], n_results=3)
print(res["ids"], res["distances"])
默认 embedding 函数适合快速演示;中文场景建议显式接入自己的 embedding 函数并统一维度。

易错点

  • 生产规模直接用内置默认 embedding,模型不可控且升级会改变向量
  • 距离空间配置(hnsw:space)与业务相似度预期不一致,分数含义理解出错

数据来源与参考

  • Chroma 官方文档(Getting Started / PersistentClient)
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