【導語】：云原生的神經(jīng)搜索框架。

簡介

Jina 是一個神經(jīng)搜索框架，簡單快速，可以在幾分鐘內(nèi)構(gòu)建 SOTA 和可擴展的深度學習搜索應用程序。

• 支持幾乎所有的數(shù)據(jù)類型-支持對任何類型的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行大規(guī)模索引和查詢，比如視頻、圖片、文本、音樂、源代碼、PDF等。
• 快速和云原生-分布式架構(gòu)，具有可擴展性，支持云原生、容器化、并行、分片、異步調(diào)度、HTTP/gRPC/WebSocket 協(xié)議。
• 高效快速-幾分鐘內(nèi)就可以構(gòu)建一個深度學習搜索系統(tǒng)。

項目地址：

https://github.com/jina-ai/jina

安裝

• 通過 PyPI 安裝：

pip install jina

• 通過 Conda 安裝：

conda install jina -c conda-forge

• 通過 Docker 安裝：

docker run jinaai/jina:latest

官方例子

圖片搜索

構(gòu)建命令：

jina hello fashion

這個過程會下載 Fashion-MNIST 訓練和測試數(shù)據(jù)集，并訓練集中索引 60,000 張圖像。然后從測試集中隨機抽取圖像作為查詢，整個過程大約需要1分鐘。

聊天機器人

構(gòu)建命令：

pip install "jina[demo]"
jina hello chatbot

這會下載 CovidQA 數(shù)據(jù)集并告訴 Jina 使用 MPNet 索引 418 個問答集。索引過程在 CPU 上大約需要 1 分鐘。然后它會打開一個網(wǎng)頁，可以在其中輸入問題并詢問 Jina。

構(gòu)建

Document、Executor 和 Flow 是 Jina 中的三個基本概念。利用這三個組件，就可以構(gòu)建一個應用程序。

• ?? Document 是 Jina 中的基本數(shù)據(jù)類型；
• ?? Executor 是 Jina 處理 Documents 的方式；
• ?? Flow 是 Jina 精簡和分配 Executor 的方式。
  
  

1. 復制以下最小示例并運行

import numpy as np
from jina import Document, DocumentArray, Executor, Flow, requests

class CharEmbed(Executor):  # a simple character embedding with mean-pooling
    offset = 32  # letter `a`
    dim = 127 - offset + 1  # last pos reserved for `UNK`
    char_embd = np.eye(dim) * 1  # one-hot embedding for all chars

    @requests
    def foo(self, docs: DocumentArray, **kwargs):
        for d in docs:
            r_emb = [ord(c) - self.offset if self.offset <= ord(c) <= 127 else (self.dim - 1) for c in d.text]
            d.embedding = self.char_embd[r_emb, :].mean(axis=0)  # average pooling

class Indexer(Executor):
    _docs = DocumentArray()  # for storing all documents in memory

    @requests(on='/index')
    def foo(self, docs: DocumentArray, **kwargs):
        self._docs.extend(docs)  # extend stored `docs`

    @requests(on='/search')
    def bar(self, docs: DocumentArray, **kwargs):
         docs.match(self._docs, metric='euclidean')

f = Flow(port_expose=12345, protocol='http', cors=True).add(uses=CharEmbed, parallel=2).add(uses=Indexer)  # build a Flow, with 2 parallel CharEmbed, tho unnecessary
with f:
    f.post('/index', (Document(text=t.strip()) for t in open(__file__) if t.strip()))  # index all lines of _this_ file
    f.block()  # block for listening request

2. 在瀏覽器中打開（http://localhost:12345/docs），點擊 /search 并輸入以下文本，點擊 Execute 按鈕：

{"data": [{"text": "@requests(on=something)"}]}

3. 不喜歡 GUI 也可以使用 Python 命令行來做。保持步驟 1 的服務運行，通過 Python 創(chuàng)建客戶端：

from jina import Client, Document
from jina.types.request import Response


def print_matches(resp: Response):  # the callback function invoked when task is done
    for idx, d in enumerate(resp.docs[0].matches[:3]):  # print top-3 matches
        print(f'[{idx}]{d.scores["euclidean"].value:2f}: "{d.text}"')


c = Client(protocol='http', port=12345)  # connect to localhost:12345
c.post('/search', Document(text='request(on=something)'), on_done=print_matches)

打印如下結(jié)果：

Client@1608[S]:connected to the gateway at localhost:12345!
[0]0.168526: "@requests(on='/index')"
[1]0.181676: "@requests(on='/search')"
[2]0.218218: "from jina import Document, DocumentArray, Executor, Flow, requests"