Marqo

本页面介绍了如何在 LangChain 中使用 Marqo 生态系统。

什么是 Marqo？

Marqo 是一个张量搜索引擎，它使用存储在内存 HNSW 索引中的嵌入向量来实现尖端搜索速度。Marqo 可以通过水平索引分片扩展到亿级文档索引，并支持异步和非阻塞数据上传与搜索。Marqo 使用来自 PyTorch、Huggingface、OpenAI 等的最新机器学习模型。您可以从预配置的模型开始，也可以自带模型。内置的 ONNX 支持和转换可在 CPU 和 GPU 上实现更快的推理和更高的吞吐量。

由于 Marqo 包含自己的推理功能，您的文档可以混合文本和图像，您可以将其他系统中的 Marqo 索引数据引入 LangChain 生态系统，而无需担心嵌入向量的兼容性问题。

Marqo 的部署非常灵活，您可以自行使用我们的 Docker 镜像进行部署，或者联系我们了解我们的托管云服务！

要在本地使用我们的 Docker 镜像运行 Marqo，请参阅我们的入门指南。

安装与设置

• 使用 pip install marqo 安装 Python SDK

包装器

向量存储

Marqo 索引有一个封装器，允许您在向量存储框架内使用它们。Marqo 允许您从一系列模型中选择用于生成嵌入向量，并公开了一些预处理配置。

Marqo 向量存储还可以处理现有的多模态索引，其中您的文档混合了图像和文本，有关更多信息，请参阅我们的文档。请注意，使用现有多模态索引实例化 Marqo 向量存储将禁用通过 LangChain 向量存储 add_texts 方法向其添加任何新文档的功能。

导入此向量存储

from langchain_community.vectorstores import Marqo

API 参考:Marqo

有关 Marqo 封装器及其某些独特功能的更详细演练，请参阅此 Notebook