Chromaを学びたい

はじめに

VectorDBのChromaを学んでいきます！！VectorDBはPineconeしか知らなかったのですが、LangChainではChromaが推奨されているみたいですね！では早速学んでいきましょう！！

Chromaとは？？

ローカルで動く、軽量で高速な “ベクトル検索データベース”。
テキストや文章を Embedding して保存し、「意味の近さ」で検索できる。

コード

chroma_store.py

# chroma_store.py
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
if not api_key:
    raise RuntimeError("OPENROUTER_API_KEY が設定されていません")

# 保存用のディレクトリ
PERSIST_DIR = "chroma_db_example"

# 登録したい知識（今回はサンプル）
texts = [
    "りんごは甘い果物です。",
    "バナナは黄色い果物です。",
    "犬は人懐っこい動物です。",
    "トラは野生の動物です。",
    "車は一般的な乗り物です。",
    "バスは公共の乗り物です。",
]

# Embedding モデル：OpenRouter 経由の OpenAI Embedding
emb = OpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-small",
    openai_api_key=api_key,
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
)

# Chroma に保存（初回のみ）
db = Chroma.from_texts(
    texts=texts,
    embedding=emb,
    collection_name="demo_collection",
    persist_directory=PERSIST_DIR,
)

print("Chroma DB に保存完了！")

chroma_query.py

# chroma_query.py
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

api_key = os.getenv("OPENROUTER_API_KEY")
if not api_key:
    raise RuntimeError("OPENROUTER_API_KEY が設定されていません")

PERSIST_DIR = "chroma_db_example"

# Embedding モデル（検索時も同じモデルを使う必要あり）
emb = OpenAIEmbeddings(
    model="text-embedding-3-small",
    openai_api_key=api_key,
    base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
)

# 既に保存済みの Chroma DB を開く
db = Chroma(
    persist_directory=PERSIST_DIR,
    collection_name="demo_collection",
    embedding_function=emb,
)

print("Chroma DB をロードしました。")

while True:
    query = input("\n質問を入力してください（空Enterで終了）> ").strip()
    if not query:
        print("終了します。")
        break

    docs = db.similarity_search(query, k=3)

    print("\n🔎 類似文書 Top3:")
    for i, doc in enumerate(docs, 1):
        print(f"{i}. {doc.page_content}")

実行結果

(venv) ~/develop/langchain_study  (main)$ python3 chroma_store.py
Chroma DB に保存完了！
(venv) ~/develop/langchain_study  (main)$ python3 chroma_query.py 
/Users/kouji/develop/langchain_study/chroma_query.py:23: LangChainDeprecationWarning: The class `Chroma` was deprecated in LangChain 0.2.9 and will be removed in 1.0. An updated version of the class exists in the `langchain-chroma package and should be used instead. To use it run `pip install -U `langchain-chroma` and import as `from `langchain_chroma import Chroma``.
  db = Chroma(
Chroma DB をロードしました。

質問を入力してください（空Enterで終了）> 果物について教えて

🔎 類似文書 Top3:
1. りんごは甘い果物です。
2. バナナは黄色い果物です。
3. 車は一般的な乗り物です。

質問を入力してください（空Enterで終了）> トラはどんな動物？？

🔎 類似文書 Top3:
1. トラは野生の動物です。
2. 犬は人懐っこい動物です。
3. バナナは黄色い果物です。

質問を入力してください（空Enterで終了）> 

最後に

結構簡単に実装できていいですね！！！