Chroma

Chromaとは、AI/LLMアプリケーションのための軽量でオープンソースのベクターデータベースです。「開発者体験（DX）の優先」を設計哲学として、インストールから動作確認まで数分で完了するシンプルさが特徴です。Python・TypeScript SDKを提供し、ローカルのインメモリ・永続化ファイル・クライアントサーバーの3モードで柔軟に動作します。Apache 2.0ライセンスのオープンソースソフトウェアとして公開されています。

動作モードとして、(1)インメモリモード：`chromadb.Client()` で起動するトランジェント（一時的）なインメモリDB。テスト・プロトタイプ・Jupyter Notebookでの実験に最適、(2)永続化モード：`chromadb.PersistentClient(path="./chroma_db")` でローカルファイルシステムにデータを永続保存。SQLiteとインメモリHNSWインデックスを使用、(3)HTTP Serverモード：`chroma run` コマンドでREST APIサーバーを起動し、複数クライアントから接続。本番環境やDockerコンテナでの利用に対応があります。

主要機能として、(1)Collections：データを論理的にグループ化するコンテナ単位。各コレクションに埋め込み関数・距離メトリクスを設定、(2)埋め込み関数の統合：OpenAI・Cohere・HuggingFace・Google等の埋め込みAPIを `embedding_functions` として直接指定し、テキストの自動ベクトル化が可能、(3)メタデータフィルタリング：`where` 句でメタデータ条件付きの検索を実施、(4)Documents付き保存：ベクターと元テキスト・メタデータをセットで保存し、検索結果から元文書を即座に取得できる設計があります。

LangChain・LlamaIndex統合として、両フレームワークでChromaは標準的なベクターストアとして一行で組み込め、RAGパイプラインのベクターDB層として最も手軽に利用できる選択肢として人気があります。本番スケール・高可用性・分散構成が必要になったタイミングで、PineconeやWeaviateへのマイグレーションを検討するケースが多いです。