一个用于传输中的嵌套、非结构化、多模态数据的库，包括文本、图像、音频、视频、3D 网格等。它允许深度学习工程师使用 Pythonic API 高效地处理、嵌入、搜索、推荐、存储和传输多模态数据。

🚪 跨/多模态世界的大门：用于表示复杂/混合/嵌套文本、图像、视频、音频、3D 网格数据的超表现力数据结构。吉娜的基础数据结构，CLIP-即服务，DALL·E流，迪斯科艺术等

🧑‍🔬 数据科学强国：通过CPU/GPU上的Torch/TensorFlow/ONNX/PaddlePaddle，大大加快数据科学家在嵌入、k-NN匹配、查询、可视化和评估方面的工作。

🚡 传输中的数据：针对网络通信进行了优化，随时可以在线连接，在 Protobuf、bytes、base64、JSON、CSV、DataFrame 中进行快速和压缩的序列化。非常适合流式传输和内存不足数据。

🔎 一站式k-NN：主流矢量数据库的统一一致的API，允许最近的邻居搜索，包括Elasticsearch，Redis，ANNLite，Qdrant，Weaviate。

👒 对于现代应用程序：GraphQL 支持使您的服务器在请求和响应时具有多功能性;内置的数据验证和 JSON 架构 （OpenAPI） 可帮助您构建可靠的 Web 服务。

🐍 Pythonic 体验：设计得像 Python 列表一样简单。如果你知道如何Python，你就知道如何DocArray。直观的习语和类型注释简化了您编写的代码。

🛸 与IDE集成：在Jupyter笔记本和Google Colab上实现漂亮的打印和可视化;PyCharm & VS Code 中的全面自动完成和类型提示。

DocArray由三个简单的概念组成：

文档：一种数据结构，用于轻松表示嵌套的非结构化数据。
DocumentArray：用于高效访问、操作和理解多个文档的容器。
数据类：用于直观地表示多模态数据的高级 API。

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