随着数据量的不断增长，传统的基于关键词的搜索引擎越来越难以满足用户的需求。神经搜索引擎利用深度学习技术，可以更好地理解用户的搜索意图，并提供更精准的搜索结果。今天，就来介绍一个 Python 库 —— Jina AI，它可以帮助我们轻松地构建神经搜索引擎。
Jina AI 是什么？
Jina AI 是一个开源的神经搜索框架，它提供了一套完整的工具和库，可以帮助我们构建各种类型的搜索引擎，包括：
-
• 文本搜索: 搜索文本数据，例如文档、文章、代码等等。
-
• 图像搜索: 搜索图像数据，例如照片、插图、艺术作品等等。
-
• 音频搜索: 搜索音频数据，例如音乐、语音等等。
-
• 视频搜索: 搜索视频数据，例如电影、电视节目等等。
安装 Jina AI
使用 pip 可以轻松安装 Jina AI：
pip install jinaJina AI 的基本用法
创建 Flow
Flow 是 Jina AI 中的基本工作单元，它定义了数据处理的流程。可以使用 jina.Flow() 创建一个 Flow：
from jina import Flow
# 创建 Flow
f = Flow().add(uses='jinahub+docker://TransformerTorchEncoder')这将创建一个 Flow，并添加一个 TransformerTorchEncoder pod，用于将文本数据编码为向量。
索引数据
使用 f.index() 方法索引数据：
# 索引数据
f.index(inputs=['hello world', 'jina ai'])这将将文本数据编码为向量，并存储在 Flow 中。
搜索
使用 f.search() 方法搜索数据：
# 搜索
f.search(inputs=['hello jina'], on_done=print)这将搜索与查询 “hello jina” 最相似的文档，并将结果打印出来。
Jina AI 的应用场景
Jina AI 可以用于构建各种类型的搜索引擎，例如：
-
• 语义搜索: 理解用户的搜索意图，并返回与搜索意图最相关的结果。
-
• 跨模态搜索: 搜索不同类型的数据，例如文本、图像、音频等等。
-
• 个性化搜索: 根据用户的历史搜索记录和偏好，提供个性化的搜索结果。
小结
Jina AI 是一个功能强大的神经搜索框架，它可以帮助我们轻松地构建各种类型的搜索引擎。
原文始发于微信公众号（程序员六维）：jina，一个超高效的Python库
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/283817.html
