# rag-chroma

Шаблоны и примеры работы с векторной базой Chroma: создание коллекций, фильтрация метаданных и семантический поиск.

- скилл · `type=skill` · Claude Code · 68 установок
- Автор: Orchestra Research
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/ai-research/rag-chroma
- Обновлён: 2026-10-24
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/rag-chroma

## Что делает

Скилл даёт готовые паттерны для развёртывания базы эмбеддингов Chroma в локальном окружении. Он помогает настроить сохранение данных на диск через `PersistentClient`, добавлять фрагменты текстов с метаданными и выполнять семантический поиск по сходству векторов.

В примерах разобраны операции со стандартной моделью `all-MiniLM-L6-v2`, интеграция с провайдерами OpenAI и HuggingFace, а также связка с библиотекой LangChain. Для исполнения кода в Python-окружении понадобятся установленные библиотеки `chromadb` и `sentence-transformers`.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через claude-code-templates**
```bash
npx claude-code-templates@latest --skill ai-research/rag-chroma
```

2. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add davila7/claude-code-templates --skill rag-chroma -a claude-code
```

3. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/rag-chroma/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/rag-chroma/

### Codex

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/rag-chroma/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/rag-chroma/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install davila7/claude-code-templates rag-chroma
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/rag-chroma/SKILL.md`

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/davila7/claude-code-templates --path cli-tool/components/skills/ai-research/rag-chroma
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/rag-chroma/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/davila7/claude-code-templates/tree/HEAD/cli-tool/components/skills/ai-research/rag-chroma

## Когда брать
- сохранить векторные представления и метаданные на диск
- настроить семантический поиск с фильтрами по свойствам документов
- подключить модели эмбеддингов OpenAI или HuggingFace к Chroma
- связать векторное хранилище Chroma с библиотекой LangChain

## Примеры запросов агенту
- Покажи, как инициализировать PersistentClient в Chroma и создать новую коллекцию
- Напиши запрос к Chroma с поиском по тексту и фильтрацией метаданных через операторы $and и $gte
- Настрой коллекцию Chroma в Python с вызовом OpenAIEmbeddingFunction

## Похожие
- [skill-creator](https://affpapa.org/nevibecode/skills/skill-creator.md) — скилл · 414180 установок
- [writing-for-agents](https://affpapa.org/nevibecode/skills/writing-for-agents.md) — скилл · 466719 установок
- [media-use](https://affpapa.org/nevibecode/skills/media-use.md) — скилл · 1100000 установок
- [mcp-builder](https://affpapa.org/nevibecode/skills/mcp-builder.md) — скилл · 130949 установок
- [subagent-driven-development](https://affpapa.org/nevibecode/skills/subagent-driven-development.md) — скилл · 237746 установок
- [orchestration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/orchestration.md) — скилл · 350300 установок

Из того же набора: [davila7/claude-code-templates](https://affpapa.org/nevibecode/by/davila7/claude-code-templates.md) — 804 карточки

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md