Jina|Jina Hub（一站式神经搜索系统组件分享平台） JinaHub：一站式神经搜索系统组

Hub 是 Jina 全家桶中非常重要的一个成员，本期推文我们将详细介绍 Hub 的相关内容。

在过往推文中，我们介绍过：

[高度适配深度学习任务的可扩展数据结构 DocArray]()
[开源神经搜索框架 Jina]()
[神经搜索系统结果调优工具 Finetuner]()
[为文本和图像创建 SOTA 表征向量的 CLIP-as-service]()

今天，我们将为大家介绍 Jina 全家桶中，另一个重要成员--Jina Hub。
Hub：A Marketplace for Executors 我们知道，Document、Executor 和 Flow 是 Jina 中的三个重要概念。

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Document：封装非结构化数据
Executor：实现神经搜索系统所需要的不同模块
【Jina|Jina Hub（一站式神经搜索系统组件分享平台）】Flow：将 Executor 连接起来
Document 是 Jina 中一个基础的数据类型，可以帮助开发者方便地描述非结构化数据，相当于 Numpy 中的 ndarray 或 PyTorch 中的 Tensor。
一组 Document 构成一个 DocumentArray，开发者可以像使用 Python 原生的 list 一样使用 DocumentArray。
Executor 对应神经搜索系统中的不同模块，实现对数据处理的核心功能。
Flow 则对应整套神经搜索系统，将多个 Executor 连接起来，构建成一套完整的搜索系统。
在 Flow 中调用 Executor 十分简单：

from jina import Flowf = Flow().add(uses='jinahub+docker://MyExecutor')with f: ...

*Jina Hub 就是一个 Executer 分享平台，* 开发者可以在 Jina Hub，方便地与团队成员或社区伙伴，分享自己的 Executer。

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Jina Hub 目前已有 224 个 Executor
用户可从 Data Types, Libraries, Keywords
三个维度进行筛选
通过 Hub，开发者可以直接调用先前创建的 Executor，或将自己创建的 Executor 分享给社区或团队。这会极大降低创建神经搜索系统的难度和复杂度。

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开发者 A 的 Executor 公开发布在 Jina Hub 后
可以被开发者 B, C, D 使用
本周工程师最推荐的 Executor 推荐一： CLIPTextEncoder
CLIPTextEncoder 是一个文本编码器，它使用Hugging Face Transformer 的 CLIP 模型，封装了文本向量功能。
它将存储在 text 属性中的 Document （文本）作为输入，并将输出的结果向量存储在 embedding 属性中。
CLIP 模型可以把图像和文本，嵌入到相同的潜在特征空间 (latent space)。对应的图像编码器是推荐二的 CLIPImageEncoder，在多模态或跨模态搜索应用中，这两个 Executor 都表现很好。
推荐二：CLIPImageEncoder
CLIPImageEncoder 是一个图像编码器，它使用 Hugging Face Transformer 的 CLIP 模型，封装了图像向量功能。
因为 CLIPImageEncoder 可以把文本和图像嵌入到同一个潜在特征空间 (latent space)，所以它可以和推荐一的 CLIPTextEncoder 一起使用。
推荐三：TransformerTorchEncoder
TransformerTorchEncoder 封装了 Hugging Face Transformer 的 Torch-version，可以把文本数据编码为密集向量 (dense vector)。
TransformerTorchEncoder 接收带有 text 属性的 Document 。text属性代表要被编码的文本。该 Executor 可以把所有 text 编码成密集向量，并将其存储在 Document 的 embedding 属性中。
推荐四：HNSW + PostgreSQL Indexer
HNSWPostgreSQLIndexer 是一个为 Jina 神经搜索框架，量身打造的索引器 (Indexer)，兼具生产就绪和高扩展特性。
它结合了 PostgreSQL 的可靠性，以及 HNSWlib 最近邻库的速度和效率。
因此，它可以提供数据库系统所需的任何 CRUD 操作，同时也支持迅速和可靠的向量查询。
创建并发布 Executor 在 Jina Hub 中，开发者可以创建并发布自己的 Executor，同时还支持在本地或远程使用 Executor。
创建 Executor 只需运行：