[datawhale202211]跨模态神经搜索实践：Jina生态

结论速递

Jina生态有两个重要的组成成分：Jina结构本身，以及数据形式DocArray。
Jina的基本结构包含三部分：Flow，Executor，还有客户端Client，理解他们之间的交互关系很重要。
DocArray是Jina的数据形式，实现多模态数据处理的重要环节。本次task熟悉了文本，图像及视频三种形式的DocArray的处理。

前情回顾

1. 环境配置

1 Jina简介

1.1 了解Jina

1.1.1 什么是Jina

Jina可以帮助用户快速处理多模态数据，轻松打造多模态AI应用。

Jina 可以帮助你快速把非结构化数据例如图像，文档视频等，转换为向量数据。并结合 Jina 的其他组件设计，帮助你快速的把向量数据利用起来，实现多模态的数据搜索。

针对多模态数据的搜索难题，Jina 将深度学习和向量索引结合起来，提供了全链路的解决方案，去帮助开发者去应对神经搜索系统的三大挑战。

神经搜索指借助深度学习技术，使用非结构化数据搜索非结构化数据。

具体的介绍可以看这个文档：Jina介绍

1.1.2 Jina的安装

Jina需要python3.7以上的版本，目前推荐使用python3.9。

由于在上一个任务中配置环境时已经在本地环境中完成了Jina的配置，此处跳过。若需单独配置Jina可以参考其docs

1.2 Jina的基本结构及使用

1.2.1 Jina的三个基本概念

Document、Executor 和 Flow 是 Jina 的三个基本概念，分别代表数据类型，算法单元，和工作流。

• Docunment：数据类型，解决非结构化数据和向量数据之间的映射
• Executor：算法单元，在python实现中为类，实现具体的算法功能
• Flow：工作流，把Executor串在一起，实现一系列的工作

1.2.2 Jina的基本使用流程

了解Jina的使用，首先需要理解主要的构成，下图来源于：Basic Concepts - Jina 3.11.1 documentation

由两个实体的成分部分组成：

• Client：客户端
• Flow：实现具体功能的工作流，其中：
  • Gateway：作为整个Flow的接口，和client交互
  • Executor：实现一个个的具体功能

同时需要实现Client和Flow交互的传输数据的网络协议，具体为gRPC，通过一个YAML文件来定义。

1.2.3 toycode：快速开始

此处教程提供了一个toycode，帮助理解Jina的基本使用流程。

VCED项目的code/jina_demo里头提供了对应的toycode文件。

• YAML定义：toy.yml文件。
  • 定义了接口的port
  • flow当中包含的Executor，及它们来源的代码文件
• Flow：test.py文件。定义了Executor具体的执行逻辑，都以类的形式进行定义。
• Client：client.py文件。指定接口，及客户端输出效果

执行时，首先启动gRPC服务

jina flow --uses toy.yml
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启动成功如下图所示

随后启动客户端，本地的话新建一个命令行，执行

python client.py
1

会输出

['', 'foo was here', 'bar was here']
1

整个逻辑简略制图如下（丑但凑合看吧）：

1.2.4 进阶使用

在快速开始中的test.py里，我们定义了两个Executor。

并且在toy.yml中用YAML文件把Flow和Executor分开了。

下面是其他进阶的使用形式，包括：

• Executor：可以利用request 装饰器实现的路由的功能

路由可以这么理解：类似于前后端分离的网站，前端通过 /index 这种形式对后端接口进行访问，后端程序收到请求后对其进行解析，并根据路由规则将该请求传递到指定的方法中执行。
在一个 Executor 的方法中默认可以指定 @request(on="")参数，其中 on 后面接的字符串就是该方法绑定的路由。
如果没有 on 这个参数，此时就是默认路由，当请求找不到对应的路由时会执行该方法。

from jina import Document, DocumentArray, Flow, Executor, requests

class FooExecutor(Executor):
    @requests
    def foo(self, docs: DocumentArray, **kwargs):
        docs.append(Document(text='foo was here'))

class BarExecutor(Executor):
    @requests
    def bar(self, docs: DocumentArray, **kwargs):
        docs.append(Document(text='bar was here'))

class MyExecutor(Executor):
    @requests
    def foo(self, **kwargs):
        print(kwargs)

    @requests(on='/index')
    def bar(self, **kwargs):
        print(kwargs)
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• Flow ：还可以通过 add 方法可以将多个 Executor 串成一套执行逻辑。实现用纯python的方法而非YAML方式启动Flow发送请求。

# 通过add的方法串起来
f = (
    Flow()
    .add(uses=FooExecutor, name='fooExecutor')
    .add(uses=BarExecutor, name='barExecutor')
    .add(uses=MyExecutor, name='MyExecutor')
)  # 创建一个空的 Flow

with f:  # 启动 Flow
    response = f.post(
        on='/'
    ) # 向 flow 发送一个请求
    print(response.texts)
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不过，快速开始中通过 YAML 方式将 Executor 和 Flow 分开有以下优点：

• 服务器上的数据流是非阻塞和异步的，当 Executor 处于空闲状态时，会立即处理新的请求。
• 必要时会自动添加负载平衡，以确保最大吞吐量。

2 DocArray

2.1 DocArray简介

2.1.1 定义

DocArray 是用于存储非结构化数据的数据结构工具包，是做跨模态应用的基础。官方文档提供了非常详细的说明：官方文档

DocArray 的亮点在于 Hierarchy + Nested。DocArray 有不同的层级结构，分层存储，第一层可以是一个整体的视频，第二层是该视频的不同镜头，第三层可以是镜头的某一帧。也可以是其他模态，比如第四层存储台词段落，第五层存储 … 既可以通过某个画面的描述搜索，也可以通过台词的意思去搜索，这样搜索的颗粒度，结构的多样性和结果的丰富度，都比传统文本检索好很多。
此外，DocArray 的设计对于 Python 用户来说非常直观，不需要学习新的语法。它融合了 Json、Pandas、Numpy、Protobuf 的优点，更适用于数据科学家和深度学习工程师。

2.1.2 基本概念

DocArray 由三个简单的概念组成：

• Document：一种表示嵌套非结构化数据的数据结构，是 DocArray 的基本数据类型。规范化文本、图像、视频、音频、3D、表格 或它们的嵌套或组合的数据结构（图来源于官方文档）
  

• DocumentArray：可以保存多个 Document 的列表（图来源于官方文档 ）
  

• Dataclass：用于直观表示多模式数据的高级API，官方文档提供了一个把报纸转化成数据的示意。
  

2.2 多模态数据处理

2.2.1 文本

demo代码在VCED项目的code/jina_demo/text里头。

• 创建文本：列举了两种形式，支持多语言
  1. 直接从text来
  2. 从url导入，适用于大批数据（示例里的得科学上网一下）

from jina import Document  # 导包
# 创建简单的文本数据
d = Document(text='hello, world.') # 通过text获取文本数据
# 如果文本数据很大，或者自URI，可以先定义URI，然后将文本加载到文档中
d = Document(uri='https://www.w3.org/History/19921103-hypertext/hypertext/README.html')
d.load_uri_to_text()
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• 切割文本

from jina import Document  # 导包

d = Document(text='👋	नमस्ते दुनिया!	你好世界！こんにちは世界！	Привет мир!')
d.chunks.extend([Document(text=c) for c in d.text.split('!')])  # 按'!'分割
d.summary()
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运行效果如下：切成了三段，分割符是半角的感叹号，而原句中是既有半角感叹号也有全角感叹号的。

• text、ndarray 互转：毕竟是向量

text转ndarray如下

from jina import DocumentArray, Document  # 导包

# DocumentArray 相当于一个 list，用于存放 Document
da = DocumentArray([Document(text='hello world'), 
                    Document(text='goodbye world'),
                    Document(text='hello goodbye')])

vocab = da.get_vocabulary()  # 输出：{'hello': 2, 'world': 3, 'goodbye': 4}

# 转为ndarray
for d in da:
    d.convert_text_to_tensor(vocab, max_length=10)  # 转为tensor向量，max_length为向量最大值，可不设置
    print(d.tensor) 
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输出是

{'hello': 2, 'world': 3, 'goodbye': 4}
[0 0 0 0 0 0 0 0 2 3]
[0 0 0 0 0 0 0 0 4 3]
[0 0 0 0 0 0 0 0 2 4]
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ndarray转text如下

 # ndarray转text
 for d in da:
    d.convert_tensor_to_text(vocab)
    print(d.text)
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输出是

hello world
goodbye world
hello goodbye
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• 还可以实现简单的文本匹配

from jina import Document, DocumentArray

d = Document(uri='https://www.gutenberg.org/files/1342/1342-0.txt').load_uri_to_text() # 链接是傲慢与偏见的电子书，此处将电子书内容加载到 Document 中
da = DocumentArray(Document(text=s.strip()) for s in d.text.split('\n') if s.strip()) # 按照换行进行分割字符串
da.apply(lambda d: d.embed_feature_hashing())

q = (
    Document(text='she entered the room') # 要匹配的文本
    .embed_feature_hashing()  # 通过 hash 方法进行特征编码
    .match(da, limit=5, exclude_self=True, metric='jaccard', use_scipy=True) # 找到五个与输入的文本最相似的句子
)

print(q.matches[:, ('text', 'scores__jaccard')]) # 输出对应的文本与 jaccard 相似性分数
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输出是

2.2.2 图像

demo代码在VCED项目的code/jina_demo/image里头，就不一一贴了。

可以实现

• 读取图像并转为Tensor：
• 图像处理：设置大小，标准化，更改通道等
• 图像集的读取
• 大型图像的切割

2.2.3 视频

demo代码在VCED项目的code/jina_demo/video里头，就不一一贴了。

可以实现

• 视频导入和切分：load_uri_to_video_tensor，得到的是四维数组，相比图像多出来的是帧。
• 提取关键帧：使用 only_keyframes
• 张量转存为视频：save_video_tensor_to_file 进行视频的保存