• VALIDAÇÃO
  • METADADOS
  • REPARO
  • HUMANO

Como depurar o contexto de RAG com seu AI e o MCP Chroma

Conecte o Chroma ao seu agente para analisar o que acontece no seu banco de dados vetorial. Você verá os chunks e metadados exatos que alimentam seu pipeline de RAG.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como verifico se meu pipeline de RAG está trazendo o contexto correto?

Use seu agente para extrair chunks específicos de documentos e seus metadados diretamente do Chroma. Isso permite validar se o contexto recuperado realmente contém as informações necessárias para responder às suas perguntas.

Onde cada problema é resolvido.

Resultados da depuração

Seu agente utiliza ferramentas do Chroma para isolar e inspecionar os dados que causam erros de recuperação.

VALIDAÇÃO

Verificar precisão do contexto

O agente extrai chunks específicos para confirmar se batem com a intenção da sua busca. Você verá se a busca vetorial está atingindo os alvos certos.

METADADOS

Checar lógica de filtragem

Inspecione os metadados anexados aos documentos recuperados. Isso ajuda a entender se seus filtros funcionam ou se estão restritivos demais.

REPARO

Identificar dados ausentes

Descubra por que uma consulta falhou analisando o que foi recuperado. Você saberá se a informação simplesmente não existe no banco de dados.

HUMANO

Limpeza manual de índice

O AI identifica os chunks problemáticos. Depois, você decide se precisa reindexar, mudar o tamanho do chunk ou atualizar seu modelo de embedding.

O fluxo

O que seu AI faz quando a recuperação falha.

Em vez de adivinhar por que uma resposta está errada, seu agente investiga o banco de dados diretamente.

  1. Encontrar vetores relevantes

    O agente pesquisa no espaço vetorial para encontrar as correspondências mais próximas da sua pergunta.

    query_embeddings

  2. Buscar conteúdo do documento

    Ao encontrar as correspondências, o agente extrai os chunks de texto e os metadados desses IDs específicos.

    get_documents

  3. Inspecionar chunks específicos

    O agente analisa um único documento ou um pequeno subconjunto para verificar ruídos ou problemas de formatação.

    peek_documents

  4. Comparar e relatar

    O agente compara o texto recuperado com sua pergunta original para explicar se o contexto é suficiente ou não.

    get_documentsquery_embeddings

Teste

Copie estes comandos para começar.

Use estes prompts para iniciar sua sessão de depuração.

Pontos de partida

Substitua o texto entre colchetes pelos nomes das suas coleções ou termos de busca específicos.

Chroma Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_aUtliGRmHCVn8DepMSRkGx8uw3Df2TS9KO1N5DG4/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Chroma capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "chroma-vector-db-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_aUtliGRmHCVn8DepMSRkGx8uw3Df2TS9KO1N5DG4/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Consulte a coleção 'customer_support' em busca dos chunks mais relevantes sobre 'refund policy'.

  • Inspecione os cinco primeiros documentos da coleção 'product_manual' para verificar os metadados.

  • Obtenha o texto completo e os metadados dos documentos retornados por uma busca de 'battery life'.

  • Execute uma consulta de embedding na coleção 'legal_docs' e mostre os metadados dos 3 principais resultados.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Comece aqui

Conecte o Chroma uma vez e pronto.

Basta vincular sua instância do Chroma. Suas credenciais ficam criptografadas e você pode começar a depurar imediatamente com seu agente.

Conectar Chroma ao seu AI

FAQ

Como funciona esta tarefa

  • 01

    O AI pode deletar documentos da minha coleção no Chroma?

    Não. Este MCP fornece apenas ferramentas para ler e consultar dados. Ele não pode deletar ou modificar seu banco de dados vetorial.

  • 02

    Posso usar isso para adicionar novos embeddings ao meu banco?

    Não. As ferramentas disponíveis limitam-se a consultar e inspecionar dados existentes. Você deve usar seu próprio pipeline para adicionar novos documentos.

  • 03

    O AI vê todo o meu banco de dados de uma vez?

    Não. O AI só vê os documentos ou metadados específicos retornados pelas ferramentas após realizar uma consulta ou um peek.

  • 04

    O AI pode consertar meu modelo de embedding?

    Não. O AI só consegue relatar o que está atualmente no banco de dados. Ele não pode alterar a forma como seus embeddings são gerados.

  • 05

    Posso filtrar por metadados usando o agente?

    Sim, se esses metadados existirem no Chroma, o agente pode usar as ferramentas de recuperação para encontrar esses documentos específicos.

  • Mais dúvidas sobre o Chroma? Veja tudo o que o MCP Chroma pode fazer

Conecte Chroma ao Claude, Cursor, ChatGPT e outros