Chroma è un database open source progettato per memorizzare, interrogare e gestire embeddings vettoriali, utilizzati in applicazioni di intelligenza artificiale come modelli linguistici, modelli visivi e sistemi RAG (retrieval-augmented generation).

Pensato per sviluppatori e ricercatori, Chroma si integra direttamente nelle applicazioni Python, funzionando in locale senza bisogno di infrastrutture esterne. È ideale per il prototipaggio rapido, la ricerca semantica e gli scenari in cui la privacy e il controllo dei dati sono fondamentali.

Vantaggi principali:

• Integrato in Python, senza server esterni o configurazioni complesse

• Gestione automatica dei metadati, senza schema fisso

• Open source e local-first, perfetto per utilizzi offline o sensibili

Quali sono le funzionalità principali di Chroma?

Database vettoriale leggero e integrato

Chroma funziona direttamente all’interno di applicazioni Python, senza server esterni.

• Esecuzione locale con bassa latenza

• Nessuna configurazione iniziale richiesta

• Ideale per sviluppo e test di applicazioni IA in modo veloce

Gestione flessibile dei metadati

Grazie a un’architettura senza schema, Chroma gestisce automaticamente i metadati associati a ciascun embedding.

• Supporto per campi chiave-valore personalizzati

• Filtri e ricerche basati su metadati

• Possibilità di combinare ricerca semantica e condizioni strutturate

Ricerca per similarità integrata

Chroma supporta nativamente la ricerca di similarità tra vettori.

• Query k-NN (k-nearest neighbors) con similarità coseno

• Inserimento e recupero dei vettori in tempo reale

• Ottimizzato per dataset di grandi dimensioni, sia in memoria che su disco

Supporto alla persistenza dei dati

Chroma funziona in memoria o in modalità persistente, a seconda delle esigenze.

• Salvataggio e caricamento delle collezioni su disco

• Utilizzabile in ambienti di sviluppo e produzione

• Passaggio semplice da modalità temporanea a persistente

Client Python semplice e intuitivo

Chroma offre un’API Python chiara e leggera, pensata per l’integrazione rapida nei flussi di lavoro IA.

• Operazioni CRUD su vettori, documenti e metadati

• Compatibilità con LangChain, FastAPI e altri framework

• Ideale per prototipazione veloce e sviluppo iterativo

Perché scegliere Chroma?

• Open source e local-first: controllo completo dei dati senza vincoli con fornitori esterni

• Ottimizzato per casi d’uso IA: progettato specificamente per la gestione di embeddings

• Leggero e performante: perfetto per prototipi e piccoli deploy senza infrastrutture complesse

• Flessibile e senza schema fisso: adatto a dati strutturati e non strutturati

• Pensato per sviluppatori: facile da usare, ben documentato e supportato da una community attiva