Marqo

本页面介绍如何在 LangChain 中使用 Marqo 生态系统。

Marqo是什么？

Marqo 是一个张量搜索引擎，它利用存储在内存中的 HNSW 索引中的嵌入向量，实现前沿的搜索速度。Marqo 支持通过水平索引分片扩展到数亿文档的索引规模，并允许进行异步和非阻塞的数据上传与搜索。Marqo 采用来自 PyTorch、Huggingface、OpenAI 等平台的最新机器学习模型。您可以从预配置模型开始，也可以引入自己的模型。内置的 ONNX 支持与转换功能，可在 CPU 和 GPU 上实现更快的推理速度和更高的吞吐量。

由于 Marqo 包含其自身的推理功能，您的文档可以混合文本和图像，您可以将带有来自其他系统数据的 Marqo 索引引入 LangChain 生态系统，而无需担心您的嵌入是否兼容。

Marqo 的部署方式灵活，您可以使用我们的 Docker 镜像自行开始，或 联系我们了解托管云服务！

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

存在一个围绕 Marqo 索引的封装器，允许您在向量存储框架中使用它们。Marqo 让您可以从一系列模型中选择以生成嵌入，并暴露一些预处理配置。

Marqo 向量存储库也可以与现有的多模态索引协同工作，您的文档中可包含图像和文本的混合内容。如需更多信息，请参阅我们的文档。请注意，使用现有的一模态索引初始化 Marqo 向量存储库后，将无法通过 langchain 向量存储库add_texts方法向其添加任何新文档。

要导入此向量存储库：

from langchain_community.vectorstores import Marqo

API 参考:Marqo

如需更详细地了解 Marqo 包装器及其一些独特功能，请查看 此笔记本。