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今天，我们宣布LangChain与Chroma的集成，这是迈向现代A.I Stack的第一步。
LangChain-人工智能原生开发者工具包
我们启动LangChain的目的是建立一个模块化和灵活的框架，用于开发a.I原生应用程序。一些立即浮现在脑海中的用例是聊天机器人、问答服务和代理。成千上万的开发人员现在正在使用LangChain灵活、易于使用的框架进行黑客攻击、修补和构建各种LLM驱动的应用程序。
应用程序的关键组件之一是嵌入，以及保存和使用这些嵌入的向量存储。
我们注意到许多现有向量存储的一个痛点是，它们通常涉及连接到存储嵌入的外部服务器。虽然这对于将应用程序投入生产来说很好，但在本地轻松地原型化应用程序确实有点棘手。
我们为本地矢量存储提供的最佳解决方案是使用FAISS，许多社区成员指出，FAISS存在一些棘手的依赖关系，导致安装问题。
Chroma-人工智能原生矢量存储
Chroma的成立是为了构建利用嵌入功能的工具。嵌入是表示任何类型数据的人工智能原生方式，使其非常适合使用各种人工智能工具和算法。
在探索Chroma模型嵌入的可能性时，Chroma团队需要一个易于使用、高性能和轻量级的矢量存储，它可以处理现代的A.I工作负载。
虽然已经有几种矢量数据库解决方案，但他们发现这些解决方案大多适用于其他用例和访问模式，如大规模语义搜索。此外，它们的设置和运行往往很麻烦，尤其是在开发环境中。
简而言之，Chroma团队没有找到我们需要的东西，所以Chroma建造了它。
Chroma是一个矢量存储和嵌入数据库，从头开始设计，使使用嵌入构建人工智能应用程序变得容易。它自带了入门所需的一切，并在您的机器上运行-只需pip-installchromadb！
LangChain和Chroma
通过合作，我们共同关注灵活性和易用性，我们发现LangChain和Chroma非常适合。
具体来说，LangChain提供了一个框架，可以轻松地在本地对LLM应用程序进行原型设计，Chroma提供了一种向量存储和嵌入数据库，可以在本地开发过程中无缝运行，为这些应用程序提供动力。
今天，我们宣布Chroma与LangChain的整合。Chroma旨在成为大多数使用LangChain构建LLM应用程序的开发人员的首选、最简单和最佳选择。今天就可以使用了！只需获取LangChain的最新版本，然后从LangChain.vectorstores导入Chroma，就可以开始了！
为了帮助您入门，我们制作了一个GitHub代码仓库的示例供您参考。
未来
StableDiffusion和ChatGPT的推出引发了A.I创造力的爆发。今天，世界各地成千上万的人正在努力发现和释放人工智能的全部力量。与此同时，人工智能的研究仍在以惊人的速度进行。每天都在发明更多种类的数据，更多与人工智能交互的方式，以及更多关于模型如何工作的见解。
毫无疑问，这是一个变革的时代，不仅在我们如何构建软件方面，而且在什么是可能的方面。LangChain和Chroma将继续保持领先地位。
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