{/* This page is auto-generated from the skill's SKILL.md by website/scripts/generate-skill-docs.py. Edit the source SKILL.md, not this page. */}

Chroma

面向 AI 应用的开源 embedding（向量嵌入）数据库。存储 embedding 与元数据，执行向量搜索和全文搜索，按元数据过滤。简洁的 4 函数 API，从 notebook 到生产集群均可扩展。适用于语义搜索、RAG 应用或文档检索。最适合本地开发和开源项目。

Skill 元数据


来源	可选 — 通过 `hermes skills install official/mlops/chroma` 安装
路径	`optional-skills/mlops/chroma`
版本	`1.0.0`
作者	Orchestra Research
许可证	MIT
依赖	`chromadb`, `sentence-transformers`
平台	linux, macos, windows
标签	`RAG`, `Chroma`, `Vector Database`, `Embeddings`, `Semantic Search`, `Open Source`, `Self-Hosted`, `Document Retrieval`, `Metadata Filtering`

参考：完整 SKILL.md

信息

以下是 Hermes 在触发此 skill 时加载的完整 skill 定义。这是 agent 在 skill 激活时所看到的指令内容。

Chroma - 开源 Embedding 数据库

专为构建具备记忆能力的 LLM 应用而设计的 AI 原生数据库。

何时使用 Chroma

适用场景：

构建 RAG（检索增强生成）应用

需要本地/自托管向量数据库

希望使用开源方案（Apache 2.0）

在 notebook 中快速原型验证

对文档进行语义搜索

存储带元数据的 embedding

指标：

24,300+ GitHub stars

1,900+ forks

v1.3.3（稳定版，每周发布）

Apache 2.0 许可证

以下场景请使用替代方案：

Pinecone：托管云服务，自动扩缩容

FAISS：纯相似度搜索，不支持元数据

Weaviate：面向生产的 ML 原生数据库

Qdrant：高性能，基于 Rust

快速开始

安装

基本用法（Python）

核心操作

1. 创建集合

2. 添加文档

3. 查询（相似度搜索）

4. 获取文档

5. 更新文档

6. 删除文档

持久化存储

Embedding 函数

默认（Sentence Transformers）

OpenAI

HuggingFace

自定义 embedding 函数

元数据过滤

LangChain 集成

LlamaIndex 集成

服务器模式

最佳实践

使用持久化客户端 — 避免重启后数据丢失

添加元数据 — 支持过滤与追踪

批量操作 — 一次性添加多个文档

选择合适的 embedding 模型 — 平衡速度与质量

使用过滤器 — 缩小搜索范围

唯一 ID — 避免冲突

定期备份 — 复制 chroma_db 目录

监控集合大小 — 按需扩容

测试 embedding 函数 — 确保质量

10.

生产环境使用服务器模式 — 更适合多用户场景

性能

操作	延迟	备注
添加 100 个文档	~1-3s	含 embedding 生成
查询（top 10）	~50-200ms	取决于集合大小
元数据过滤	~10-50ms	正确索引下速度较快

资源

GitHub: https://github.com/chroma-core/chroma ⭐ 24,300+

文档: https://docs.trychroma.com

Discord: https://discord.gg/MMeYNTmh3x

版本: 1.3.3+

许可证: Apache 2.0

"Chroma — 面向 AI 应用的开源 embedding 数据库"

Chroma#

Skill 元数据#

参考：完整 SKILL.md#

Chroma - 开源 Embedding 数据库#

何时使用 Chroma#

快速开始#

安装#

基本用法（Python）#

核心操作#

1. 创建集合#

2. 添加文档#

3. 查询（相似度搜索）#

4. 获取文档#

5. 更新文档#

6. 删除文档#

持久化存储#

Embedding 函数#

默认（Sentence Transformers）#

OpenAI#

HuggingFace#

自定义 embedding 函数#

元数据过滤#

LangChain 集成#

LlamaIndex 集成#

服务器模式#

最佳实践#

性能#

资源#

Chroma

Skill 元数据

参考：完整 SKILL.md

Chroma - 开源 Embedding 数据库

何时使用 Chroma

快速开始

安装

基本用法（Python）

核心操作

1. 创建集合

2. 添加文档

3. 查询（相似度搜索）

4. 获取文档

5. 更新文档

6. 删除文档

持久化存储

Embedding 函数

默认（Sentence Transformers）

OpenAI

HuggingFace

自定义 embedding 函数

元数据过滤

LangChain 集成

LlamaIndex 集成

服务器模式

最佳实践

性能

资源