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4-1. 簡単な始め方

Python環境でローカルライブラリとして簡単に連携し、埋め込みデータベースを永続化し、クエリを実行する例です。

# Pythonパッケージのインストール
pip install chromadb

import chromadb

# データをローカルディレクトリに永続化するクライアントを作成
client = chromadb.PersistentClient(path="./bioplayground_db")

# コレクションを作成（デフォルトのコサイン類似度メトリックを使用）
collection = client.get_or_create_collection(name="gene_functions")

# バイオメディカル情報を挿入（ChromaDBがデフォルトの埋め込みモデルに自動的に変換）
collection.add(
    documents=[
        "TP53 encodes a tumor suppressor protein containing transcriptional activation, DNA binding, and oligomerization domains.",
        "BRCA2 is involved in double-strand break repair and/or homologous recombination in DNA."
    ],
    metadatas=[
        {"gene": "TP53", "pathway": "p53 signaling"},
        {"gene": "BRCA2", "pathway": "Homologous recombination"}
    ],
    ids=["id_tp53", "id_brca2"]
)

# 類似度検索クエリを実行
results = collection.query(
    query_texts=["Find genes related to DNA double-strand break repair."],
    n_results=1
)

print(results)

4-2. 詳細なインストール

ツールをマルチクライアントからアクセスできるように、バックエンドに独立したサーバーとして実行する方法です。

# 方法A：Dockerコンテナベースのサーバーを実行（ローカルボリュームのマウントでデータを永続化）
docker run -d -p 8000:8000 -v ./chroma-data:/data chromadb/chroma

# 方法B：Python CLIを使用した直接ローカルサーバーの実行
chroma run --path ./chroma-data --port 8000

# 独立実行型のサーバーに接続するときに使用するPythonクライアントコード
import chromadb

client = chromadb.HttpClient(host="localhost", port=8000)
collection = client.get_collection(name="gene_functions")