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경량 벡터 데이터베이스입니다. 설정이 간단하고 Python SDK가 직관적이어서, RAG 프로토타이핑과 소규모 프로젝트에 적합합니다.

어디에 쓰이나요?

  • RAG 프로토타이핑: 빠르게 벡터 검색 기반 RAG를 구현하고 테스트
  • 소규모 RAG: 수천~수만 건 규모의 문서 검색
  • 교육/실습: 벡터 데이터베이스 개념 학습 및 실습
  • LangChain 연동: LangChain의 기본 벡터 DB로 자주 사용
대규모 프로덕션 환경에서는 Qdrant, Milvus 등을 권장합니다.

Docker Compose

docker-compose.yml
services:
  chromadb:
    image: chromadb/chroma:latest
    container_name: chromadb
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - chroma_data:/chroma/chroma
    environment:
      - IS_PERSISTENT=TRUE
      - ANONYMIZED_TELEMETRY=FALSE

volumes:
  chroma_data:

실행

docker compose up -d

접속 확인

curl http://localhost:8000/api/v1/heartbeat

기본 정보

항목
API 포트8000
데이터 저장 경로chroma_data 볼륨

라이선스

구분내용
라이선스Apache License 2.0
개인 사용자유롭게 사용 가능
상업적 사용자유롭게 사용 가능, 수정/재배포 제한 없음

참고

설치 점검 목록

  • docker compose up -ddocker compose ps로 컨테이너 상태를 확인했습니다.
  • 기본 포트/계정/비밀번호를 문서대로 점검했습니다.
  • 운영용으로 사용할 때 기본 비밀번호/시크릿 값을 변경했습니다.
  • 장애 분석을 위해 docker compose logs -f 확인 방법을 숙지했습니다.

문제 해결 가이드

  • 컨테이너가 실행되지 않으면 docker compose logs -f로 오류 원인을 먼저 확인합니다.
  • 포트 충돌이 나면 기존 프로세스를 종료하거나 포트 매핑 값을 변경합니다.
  • 이미지 pull 실패 시 네트워크 연결 및 레지스트리 접근 권한을 확인합니다.
  • 설정 변경 후 문제가 지속되면 docker compose down 후 다시 up -d로 재기동합니다.

관련 문서

Setup 홈

운영체제별 설치 흐름을 다시 확인합니다.

다음: vLLM

다음 설치 단계를 이어서 진행합니다.