Base de datos de embeddings open source para búsqueda vectorial local, self-hosted y Chroma Cloud

Chroma documenta en docs.trychroma.com una base de embeddings open source para almacenar y consultar vectores, metadatos y texto en clientes Python y JavaScript. Cubre colecciones en memoria, almacenamiento persistente, servidor self-hosted y Chroma Cloud con tokens. APIs: add/query/get/update/delete, funciones de embedding e híbrido para RAG y memoria de agentes.

Categoría Herramientas para desarrolladores

Precio Open-source self-hosted + Chroma Cloud usage-based plans (see trychroma.com/pricing)

Plataformas Python / JavaScript / API / Docker / Cloud

vector-databaseembeddingsrag

Casos de uso

Prototipos RAG locales antes de escalar a cloud
Memoria de agentes con namespaces por usuario
CI con clientes efímeros en memoria
Chroma Cloud en producción
Enseñanza de vector DB sin Postgres/pgvector

Funciones principales

Clientes persistentes y en memoria
APIs de colección con filtrado de metadatos
Integraciones de embedding (default, Cohere, OpenAI, etc.)
Servidor HTTP self-hosted y Chroma Cloud
Búsqueda híbrida y full-text documentada

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