非常棒的向量数据库chroma的前端管理工具及向量模型配置
简介
Chroma-Walnut-UI是一款优秀的Chroma向量数据库前端管理工具。安装步骤包括:克隆仓库、安装Python依赖(推荐使用uv或pip)、安装前端npm依赖。运行命令为uv run python main.py,Windows用户需先通过PowerShell安装uv。项目地址:https://github.com/a605204746/Chroma-Walnut-UI。该工具简化了Chroma数据库的管理操作。
安装步骤
项目下载地址:https://github.com/a605204746/Chroma-Walnut-UI
预编译版本下载:https://github.com/a605204746/Chroma-Walnut-UI/releases/
安装教程
- Clone the repository
bash
git clone https://github.com/a605204746/Chroma-Walnut-UI.git
cd Chroma-Walnut-UI
- Install Python dependencies
bash
# Using uv (recommended)
uv sync
# Or using pip
pip install pywebview chromadb
- Install frontend dependencies
bash
cd frontend
npm install
cd ..
- Run
bash
uv run python main.py
- windows Install uv
bash
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
6.build
bash
# Release build (no console window)
uv run python build.py
Output per platform
Platform Output Archive
| 平台 | 目录 | 文件 |
|---|---|---|
| Windows | dist/ChromaWalnutUI/ | dist/ChromaWalnutUI-Windows.zip |
| macOS | dist/ChromaWalnutUI.app | dist/ChromaWalnutUI-macOS.dmg |
| Linux | dist/ChromaWalnutUI/ | dist/ChromaWalnutUI-Linux.tar.gz |
用llama.cpp配置向量模型并接入
1.启动向量模型(nomic-embed-text-v1.5.Q4_K_M.gguf)
bash
llama-server --embedding -m D:\llama.cpp\models\nomic-embed-text-v1.5.Q4_K_M.gguf -b 8192 -ub 512 --mlock --no-mmap -ngl 99 --port 11446 --models-max 1 -ctk q4_0 -ctv q4_0 -ctkd q4_0 -ctvd q4_0 -c 65535
关键选项:
bash
--embedding
2.配置Chroma-Walnut-UI向量模型
API地址
bash
http://localhost:11446/v1/embeddings
模型名称
bash
nomic-embed-text-v1.5.Q4_K_M
测试正常连通后保存即可

推荐的向量模型
bge-m3-GGUF