什么是 Marqo？
Marqo 是一款张量搜索引擎，使用存储在内存 HNSW 索引中的嵌入来实现前沿的搜索速度。Marqo 可以通过水平索引分片扩展到数亿文档，并支持异步非阻塞的数据上传和搜索。Marqo 使用来自 PyTorch、Huggingface、OpenAI 等的最新机器学习模型。您可以从预配置模型开始，也可以自带模型。内置的 ONNX 支持和转换使得在 CPU 和 GPU 上的推理更快、吞吐量更高。 由于 Marqo 包含自己的推理能力，您的文档可以混合包含文本和图像，您可以将包含来自其他系统数据的 Marqo 索引引入 LangChain 生态系统，而无需担心嵌入的兼容性问题。 Marqo 的部署非常灵活，您可以使用我们的 Docker 镜像自行搭建，或联系我们了解托管云服务！ 要使用 Docker 镜像在本地运行 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
封装器
向量存储
Marqo 索引有一个封装器，可将其用于向量存储框架中。Marqo 允许您从多种模型中选择来生成嵌入，并提供一些预处理配置。 Marqo 向量存储还可以与现有的多模态索引配合使用，其中文档混合包含图像和文本，更多信息请参阅我们的文档。注意，使用现有的多模态索引实例化 Marqo 向量存储将禁用通过 LangChain 向量存储add_texts 方法添加新文档的能力。
导入该向量存储：
将这些文档连接 到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。