Chroma开源向量数据库和嵌入引擎，用于构建检索增强型 AI 应用。

4.8 (4)

审阅者 Daniel Nikulshyn·更新 2026年6月

Open Source Vector Database Embeddings RAG Developer Tools AI Infrastructure Semantic Search

概览

Chroma 是一个开源向量数据库和嵌入引擎，专为构建检索增强型 AI 应用而设计。它基于对象存储，提供可扩展且无服务器的基础设施，支持向量、全文、正则表达式和元数据搜索。 Chroma 的架构包括一个查询层，配备快速内存缓存和 SSD 缓存，以及一个使用对象存储并实现自动数据分层的存储层。它支持稀疏向量搜索、词法搜索、全文检索和元数据检索等功能。 Chroma 旨在充分利用对象存储，支持自动的查询感知数据分层和缓存。此方法使其能够提供低延迟搜索，并随使用量扩展。 Chroma 也专为企业设计，提供安全、合规且可扩展的搜索系统，并实现 0-ops（零运维）的使用体验。它支持在 VPC 中使用 BYOC 以及多云/多区域复制，确保系统具有弹性和可扩展性。其功能包括 dataset versioning、A/B testing、以及 roll-outs，使其成为构建 retrieval-augmented AI applications 的强大解决方案。

主要功能

稀疏向量搜索
词汇搜索（BM25，SPLADE）
向量搜索
语义相似度搜索
全文搜索
三元组和正则搜索

价格

模型: Free
分类: AI Agent Development Frameworks
评分: 4.8 / 5 (4)

使用场景

检索增强生成

存储和查询嵌入，为 LLM 提供相关上下文，构建能够基于自有数据进行响应的 RAG 流程。

语义搜索

将文档索引为嵌入，并执行相似度搜索，以在超越关键词匹配的情况下找到概念上相关的内容。

AI 应用记忆

通过将过去的交互存储为嵌入，为聊天机器人和代理提供长期记忆，以便后续检索。

文档问答系统

通过对文档进行嵌入并检索相关段落，为 LLM 提供答案，从而构建基于知识库的问答工具。

优点 & 缺点

优点

低延迟搜索
对数十亿多租户索引的快速查询
相较于传统搜索系统，成本降低最高可达 10 倍
随使用量自动扩展
无服务器计费

缺点

需要具备设置和管理 Chroma 的专业知识
可能需要手动调优以获得最佳性能
未提供针对特定用例的即用型解决方案

评测

4.8

4 个评分的平均值。

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Frank Müller

Mar 1, 2026

Does the job

Pretty happy overall. The onboarding just works and the value for money is strong. The mobile experience lags can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Beatriz Costa

Jan 9, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on the automation, and the value for money is strong caught me off guard. Pricing gets steep at scale is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Fatima Zahra

Jul 31, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and it is genuinely easy to set up. The integrations fits neatly into how we already work, and the core workflow removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Kwame Mensah

Jun 28, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the core workflow — handled better than most — and it is genuinely easy to set up. Worth the time if this is your use case.

问答

What are common use cases for Chroma?

Chroma is commonly used for retrieval-augmented generation (RAG), semantic search, recommendation systems, and any AI application that relies on storing and querying vector embeddings to provide contextually relevant results.

What is Chroma and what is it used for?

Chroma is an open-source vector database and embeddings engine designed for building retrieval-augmented AI applications. It stores and retrieves vector embeddings, making it useful for RAG pipelines, semantic search, and other AI workflows that need similarity-based lookups.

Is Chroma free to use?

Yes, Chroma is open-source, so you can use it without licensing fees. You'll be responsible for your own hosting, infrastructure, and operational costs when self-deploying.