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ChromaDB：开启AI原生嵌入式数据库的新纪元_chroma db，2024年最新Linux运维事件分发面试_ollama linux chromadb
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先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7
深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
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正文
在深入探索chromaDB，这个AI原生开源嵌入式数据库之前，我们先来理解几个核心概念。在人工智能和机器学习的世界中，“嵌入式”（embedding）是一种将对象（如文字、图片或视频等）转化为高维空间中的点的技术。这样的转化能够让机器更有效地理解和处理复杂的数据。随着AI技术的不断进步，如何高效、准确地存储、检索这些嵌入向量成为了一个挑战。而Chroma正是在这样的背景下应运而生的项目。
Chroma的起源与定位
Chroma是一个专门为AI应用设计的开源嵌入式数据库。它旨在提供高效的嵌入向量存储、查询和检索能力，尤其是在处理大规模数据集时。在AI应用中，能够快速准确地找到最相似的嵌入向量，对于提高算法的效率和效果至关重要。Chroma正是为了解决这一需求而开发的。
核心特性
- 高效存储和检索：Chroma使用先进的数据结构和索引策略，优化了数据的存储和检索过程，特别是在高维空间数据的处理上展现出了高效的性能。
- 易于集成：作为一个开源项目，Chroma提供了灵活的API接口，支持多种编程语言和框架的接入，使得开发者可以轻松地将其集成到现有的AI系统中。
- 扩展性强：考虑到不同规模的应用需求，Chroma设计了可扩展的架构，无论是在单机环境下还是分布式系统中，都能够有效地扩展其处理能力。
- 社区支持：作为一个开源项目，Chroma拥有活跃的社区支持，开发者可以通过社区获得技术支持，同时也能贡献自己的代码，共同推动项目的发展。
应用场景
Chroma的应用场景非常广泛，涵盖了许多需要高效处理嵌入向量的AI应用领域。以下是一些典型的应用示例：
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- 174道运维工程师面试题
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3、现在给你三百台服务器，你怎么对他们进行管理?
4、简述raid0 raid1raid5二种工作模式的工作原理及特点
5、LVS、Nginx、HAproxy有什么区别?工作中你怎么选择?
6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别，工作中你怎么选择?
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12、简述DNS进行域名解析的过程?
13、RabbitMQ是什么东西?
14、讲一下Keepalived的工作原理?
15、讲述一下LVS三种模式的工作过程?
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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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