Oracle: 새 문서: == ChromaDB 설치 및 사용법 == === 설치 전제 조건 === * Python 3.8 이상 * pip 패키지 관리자 === 설치 방법 === ==== 기본 설치 ==== * 터미널에서 다음 명령어 실행 pip install chromadb ==== 가상환경 설치 권장 ==== # Python venv 생성 python -m venv chromadb_env source chromadb_env/bin/activate # Linux/Mac chromadb_env\Scripts\activate # Windows === 기본 사용법...

2025-06-25T11:48:11Z

새 문서: == ChromaDB 설치 및 사용법 == === 설치 전제 조건 === * Python 3.8 이상 * pip 패키지 관리자 === 설치 방법 === ==== 기본 설치 ==== * 터미널에서 다음 명령어 실행 <source lang="bash"> pip install chromadb </source> ==== 가상환경 설치 권장 ==== # Python venv 생성 <source lang="bash"> python -m venv chromadb_env source chromadb_env/bin/activate # Linux/Mac chromadb_env\Scripts\activate # Windows </source> === 기본 사용법...

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== ChromaDB 설치 및 사용법 ==

=== 설치 전제 조건 ===
* Python 3.8 이상
* pip 패키지 관리자

=== 설치 방법 ===
==== 기본 설치 ====
* 터미널에서 다음 명령어 실행
<source lang="bash">
pip install chromadb
</source>

==== 가상환경 설치 권장 ====
# Python venv 생성
<source lang="bash">
python -m venv chromadb_env
source chromadb_env/bin/activate # Linux/Mac
chromadb_env\Scripts\activate # Windows
</source>

=== 기본 사용법 ===
==== 데이터베이스 초기화 ====
<source lang="python">
import chromadb

client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("my_collection")
</source>

==== 데이터 추가 ====
<source lang="python">
collection.add(
embeddings=[[1.1, 2.3, 3.2], [4.5, 6.9, 4.4]],
documents=["첫 번째 문서", "두 번째 문서"],
ids=["id1", "id2"]
)
</source>

=== 주요 기능 ===
* 벡터 유사도 검색
* 대규모 임베딩 저장
* 고성능 유사성 비교

=== 참고 사항 ===
* 오픈소스 벡터 데이터베이스
* AI 및 기계학습 프로젝트에 최적화
* GitHub: https://github.com/chroma-core/chroma

== 결론 ==
ChromaDB는 현대 AI 애플리케이션을 위한 강력하고 유연한 벡터 데이터베이스입니다.
[[category:chromadb]]

Chromadb 설치 사용법 - 편집 역사