
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10389108/92a5eada9fcf27700b94a7370ea442f8.png)
## 背景

最近在使用Chroma 向量数据库时发现命令行比较麻烦，有几个待选项：

1：Chroma 官方自带的 Swagger UI。

  也不是很方便，每一个API都是单独调用。
  
2：用现成的 Python 脚本查看数据（不用插件，不用宝塔）

  也是脚本的形式，哪有可视化UI方便
  
3：用 Docker Desktop 可视化看

  镜像是一年之前的，拉取之前启动各种的报错，直接丢弃
  
4：最后让我发现了 Chroma Walnut UI

## Chroma Walnut UI架构：

```
┌─────────────────────────────────────┐
│           PyWebView 窗口             │
│  ┌──────────────────────────────┐   │
│  │    React 前端（TypeScript）   │   │
│  │   Ant Design / Zustand       │   │
│  └──────────┬───────────────────┘   │
│             │ window.pywebview.api  │
│  ┌──────────▼───────────────────┐   │
│  │     Python API 层 (api.py)   │   │
│  │   ChromaManager              │   │
│  │   Embedding 配置管理          │   │
│  └──────────┬───────────────────┘   │
│             │                       │
│  ┌──────────▼───────────────────┐   │
│  │         ChromaDB SDK         │   │
│  └──────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────┘
前后端通信走 PyWebView 的 js_api 机制：
Python 类的公开方法自动暴露为 window.pywebview.api.*，
前端通过 TypeScript 封装的 bridge 调用，类型安全有保障。
```

## 使用方法


```
1. 克隆项目
git clone https://github.com/deepin_sir/chroma-walnut-ui.git
cd chroma-walnut-ui
2. 安装 Python 依赖
# 使用 uv（推荐）
uv sync

# 或使用 pip
pip install pywebview chromadb
Linux 用户 需要先安装系统包：

sudo apt-get install -y python3-gi python3-gi-cairo \
  gir1.2-gtk-3.0 gir1.2-webkit2-4.1 libwebkit2gtk-4.1-dev
3. 安装前端依赖
cd frontend && npm install && cd ..
4. 运行
生产模式（自动构建前端并启动窗口）：

uv run python main.py
开发模式（前端热更新，适合二次开发）：

# 终端
1：启动前端开发服务器
cd frontend && npm run dev

2：启动 PyWebView（加载 localhost:5173）
uv run python main.py --dev
跨平台打包
使用内置的跨平台打包脚本，在目标系统上运行即可生成对应平台的可执行文件（PyInstaller 不支持交叉编译，需要在对应系统上分别打包）。

# 正式包（无控制台）
uv run python build.py

# 调试包（保留控制台，用于排查启动错误）
uv run python build.py --debug
脚本自动完成：检查依赖 → 构建前端 → 生成图标 → PyInstaller 打包 → 压缩分发文件。
```
基本无错，按需执行就可以。

## 运行要求


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10389108/42077af76c492206129430e9efb12132.png)

## 向量模型兼容设计

Chroma Walnut UI 不绑定任何特定的向量服务，只要接口兼容 OpenAI Embeddings 格式（POST /v1/embeddings）就可以接入：

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10389108/ea308a7c5ea5c8e71c15c60970589b7d.png)

保存前必须先点击「测试连通性」，成功后自动填入向量维度。

不同集合可使用不同模型，请与写入文档时保持一致。

## 常见问题：

Q: 拉取失败

A: 重新开启git bash窗口，重新拉取即可

Q: 安装失败

A: 查看node版本，更新

其余问题暂时还没有发现，大家有其他问题可以一起讨论。

***全文干货，大家有什么问题也可以一起讨论。

***喜欢留个关注，会持续输出，谢谢。

也不是很方便，每一个API都是单独调用。  2：用现成的 Python 脚本查看数据（不用插件，不用宝塔）

最近发现一个宝藏-Chroma Walnut UI

架构师

数据库

开发工具

前端

ChromaWalnutUI是一款基于PyWebView的ChromaDB可视化工具，整合React前端和Python API层，支持跨平台打包。提供便捷的向量数据库管理功能，兼容OpenAI Embeddings格式，无需绑定特定向量服务。通过简单命令即可安装运行，支持生产模式和开发模式，是替代命令行操作的理想选择。

向量数据库

TypeScript

服务器

Python

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