Marqo este un motor de căutare vectorială multimodal end-to-end. Spre deosebire de bazele vectoriale pure care primesc doar vectori calculați în prealabil, Marqo integrează generarea de embeddings direct în nucleul său, acceptând fișiere text, URL-uri de imagini sau fișiere locale și convertindu-le automat în reprezentări dense prin modele precum CLIP sau OpenCLIP.
Exemplu de indexare și căutare multimodală în Marqo:
import marqo
mq = marqo.Client(url="http://localhost:8882")
# Creare index multimodal cu modelul CLIP ViT-B/32
mq.create_index(index_name="catalog-fashion", model="ViT-B/32")
# Inserare produse cu text și imagini
mq.index("catalog-fashion").add_documents([
{
"Title": "Pantofi sport roșii din piele",
"image_url": "https://exemplu.ro/images/sneakers-red.jpg",
"_id": "prod_101"
}
])
# Căutare imagine pe baza unei descrieri textuale (Text-to-Image)
results = mq.index("catalog-fashion").search("casual red running shoes")
print("Rezultat:", results["hits"][0]["Title"])Marqo abstractizează complet chunking-ul, calculul pe GPU și menținerea indexurilor HNSW, oferind un API REST extrem de prietenos pentru sisteme de e-commerce și căutare vizuală.
Întrebări & Exemple practice:
Marqo: Motor de Căutare Vectorială Multimodală (Text și Imagini)Ai o întrebare despre Marqo: Motor de Căutare Vectorială Multimodală (Text și Imagini) sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.