Jina 轻松学 —— 用 Jina + Streamlit 极速搭建搜索应用

“ 除了云端应用，Jina的Streamlit组件是一种较为简单的建立Jina应用程序的方法 ”

「构建Streamlit组件可以帮助数据科学家、机器学习爱好者和Streamlit社区的所有其他开发人员快速构建机器学习应用的用户界面」

目前，Jina的Streamlit组件支持文本搜索和图像搜索。但事实上，Jina支持对于任何类型数据的搜索，组件后续将会添加更丰富的内容和功能!

这篇教程将介绍如何使用Jina的Streamlit组件来构建对文本进行搜索的前端应用。

Let's begin🏃‍♀️

 组件安装 

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运行下面指令安装streamlit和streamlit_jina

pip install streamlit
pip install streamlit-jina

 Jina上使用Streamlit 

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为了更好地在Jina上使用Streamlit，先让我们看看Jina是如何工作的。

每个Jina项目一般包括两个Flow:

• 索引Flow:对数据集进行处理并使用神经网络模型对其提取丰富的含义 

• 查询Flow:处理用户的查询输入并查找匹配的结果          

Step1:

Jina的Streamlit组件是面向终端用户的前端应用，它只与索引Flow进行交互。所以首先，我们需要启动索引Flow进行数据索引，接着启动查询Flow等待查询输入。

在这篇教程里，我们使用一个预先完成索引的Docker镜像文件，运行后就可等待查询输入：

docker run -p 45678:45678 jinahub/app.dexample.wikipedia-sentences-30k:0.2.9-1.0.1

Step2:

将下列代码写入app.py文件

import streamlit
as st
from streamlit_jina
import jina
st.set_page_config(page_title="Jina Text Search",)

endpoint =
"http://0.0.0.0:45678/api/search"

st.title("Jina Text Search")
st.markdown("You can run our [Wikipedia search example](https://github.com/jina-ai/examples/tree/master/wikipedia-sentences) to test out this search")

jina.text_search(endpoint=endpoint)

 💡 Streamlit使用小提示：

• st.title设置页面标题

• st.markdown展示解释性文本

• jina.text_search连接到相应端口的查询Flow，并将返回的结果进行处理和显示

然后在终端中运行Streamlit

streamlit run app.py

Ta-Da！一个由我们定制的文本搜索网页就自动弹出啦！

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