分享回顾｜我们是神经搜索少年团！
在坚持开放协作精神，具备全球影响力的 Jina AI 开源社区，每天都有来自世界各地的开发者来到这里，因为技术产生联结，因为联结产生共创。
在 10 月，Jina AI 联合太极图形、OpenMLDB、OpenPPL、电鸭社区、Ladies Who Tech、云启资本等合作伙伴，举办围绕开发者文化的 1024 嘉年华活动，一起做有意思的活动，发现有意思的开发者，共创有意思的项目！
在本次开发者嘉年华中，我们特别邀请了有意思的开发者来做程序员脱口秀，昨晚 8 点 GenZ 新生代开发者们完成了精彩的专场分享。他们一起分享了在开源社区中打磨技术的心得，并分享了他们在开源中学习，在社区里成长的故事。本文梳理汇总了三位开发者的分享内容，供大家参考。
单茂轩：CLIP-as-service 贡献者
从两年前 BERT-as-service 最年轻的使用者，到现在 CLIP-as-service 最年轻的开发者。茂轩有着出类拔萃的学习能力，高质量的代码编写能力，是名副其实的生产力爆表小天才。高考结束后，茂轩立马加入 Jina AI 开启暑期实习，期间完成了重要 PR：通过实现 Multilingual CLIP 模型的支持，使得 CLIP-as-service 能够支持上百种语言。
Q
A
助手小J
Jina AI公众号
编辑
单茂轩
CLIP-as-service贡献者
Q
茂轩最初对开源的了解源于什么呢，它对你来说意味着什么呢?
A
对开源有概念要追溯到小学的时候，当时读到了一本计算机科普书，里面提到了各个电脑操作系统的起源，其中就讲到了 Linux 系统是一个叫 Linus 的程序员，开发了一个操作系统内核，并把自己的代码都发布在互联网，其他程序员看到后也自发参与到开发工作中，一起开发改进。经由社区这样一代代迭代，最后 Linux 系统成为了世界上极具影响力的操作系统，也成为开源社区的代表。
此后随着我逐步接触编程，我又了解到 GitHub 这个网站，里面有各式各样的项目全都将源代码公开，也就越来越熟悉开源的理念了。
Q
是什么样的契机了解到 Jina 的呢？
A
在高中时，我开发了校内智能助手“小虎”来解答同学们在学校中遇到的各种问题，在考虑解决方案时，就发现了 Jina AI 创始人肖涵博士的 Bert-as-service 项目。与肖博士结识后，我就了解到了 Jina AI。
高中毕业之后，我就立刻投入到了对 Jina 生态的探索和实践中：从底层的数据结构 DocArray，到终端的 Flow，再到云端的 Jina Hub，Jina 生态中众多设计理念让我目不暇接。其中最吸引我的是 Jina Hub 的理念，于是我就开始尝试为社区做些事情。
Q
Jina Hub 的设计理念为什么会如此吸引你呢？
A
在 Jina 生态里，只要可以封装成 Executor，万物皆可 as service。而 Jina Hub 就像是 Jina AI 开发的 Executor 商店一样，它是自下而上去帮助解决社区其他用户的业务需求。
不论是 Jina AI 的开发者，还是来自社区的开发者，都可以通过将自己编写的 Executor 上传至 Jina Hub。当有其他开发者有同样需求时，他们就可以直接访问这个 Executor，只需要明白接口参数和返回信息即可。
这就形成了一个非常好的“人人为我，我为人人”这样一个共享的社区生态，也为整个社区创造了更多可能性。
Q
在两年前了解和使用到 Jina 生态，到现在成为 Jina AI 的贡献者，在这之间角色发生了重大转变，你的感受如何呢？
A
我加入开源贡献的时间还不长，要感谢加入 Jina AI 的契机，使得我能够和这些全球顶级开发者一起开发 CLIP-as-service。
CLIP-as-service 是 Jina AI 开发的能够提供文字和图片的向量表示的开源项目，我负责的是重构 CaS 的模型加载模块，来使它支持比原来多得多的模型。现在 CaS 不止能支持 Open AI、OpenCLIP 的模型，还支持了上百种语言的 Multilingual-CLIP 模型 ... 甚至可以让社区用户自主配置模型支持。经过一段时间的开发，我顺利完成了这个 XL Size 的 PR。在 CaS 0.5 版本中完成了迭代，并向整个社区公开发布。
在这里要特别感谢王峰博士在开发过程中给予的耐心指引，这件事是我目前为止最有成就感的事情，因为我为曾经帮助过我的项目做出了贡献。
本科毕业于清华大学工程物理系，目前是中国原子能科学研究院的核能数字反应堆方向的在读研究生。小燕多次参与开源社区项目，从一名国内的学生开发者，通过深入参与 Jina AI 社区的贡献，现逐步在全球开发者社区建立自己的影响力。
Q
A
小J助手
Jina AI公众号
编辑
杨小燕
DocArray
项目贡献者
Q
小燕是从核物理跨行到程序员，编程对你最大的吸引力是什么呢？
A
编程几乎是现在大部分工科的必修课了，所以我在大一就开始接触编程，学完之后非常喜欢这种用代码去表达自己的逻辑的方式，这种和计算机对话的编程语言远比语文作文更吸引我。包括后来我做的一些科研项目，以及我研究生读的其实是数字反应堆方向，都和编程有着分不开的关系。将数学、物理算法通过编程语言进行实现。所以我是一直都在编程，也很享受这个编程的过程。
Q
小燕是什么样的契机了解到 Jina 的呢？
A
今年是参加开源之夏活动的时候，对 Jina AI “神经搜索”的概念非常感兴趣，就立马提交了项目申请书。
在一开始，我想的只是提升编程技术，在简历里增加一段项目经历，但没想到在 Jina AI 社区收获到的远远超了我的想象。我完成的项目是 DocArray & Redis｜什么是比快更快的向量搜索。在项目开发过程中，通过 Jina AI 社区也和 Redis 社区展开了一些交流跟合作。并且在开发期间，DocArray 经常登上 GitHub 的 Trending，感觉就像登上了热搜。
除了代码之外，我也有在 Jina AI 社区做一些中英文的技术分享。给我带来了很多成就感，因为感觉自己不光提升了技术水平，并且感受到自己对开源所做的贡献被世界上其他开发者关注和认可。此外英语水平也提升了非常非常多。希望通过我的经历告诉大家，欢迎大家加入 Jina AI 社区，因为这里有各种各样的机会，让大家得到锻炼跟成长。
Q
在和 Jina 社区一起成长的过程中，你的感受是如何呢，在和全球的开发者交流的时候，你有没有什么不一样的体验呢？
A
我个人觉得在开源社区中能收获多少，跟所在的开源社区的氛围非常有关。因为之前也有参加过其他社区的讨论或者开源的贡献。但在 Jina AI 社区就很明显感受到大家的热情和真诚，给予了我很多帮助。
因为从我一开始去了解这个项目，我的导师王博老师就为我做了非常详尽的介绍，从神经搜索的概念，到具体的技术。在开发过程中，每次遇到困难，或纠结于解决方案时，在这个过程中大家都会建立积极的讨论，会让你感受到不是自己一个人在努力，而是大家陪着你一起去完成了一个新功能的开发。
正因为 Jina AI 社区这样好的氛围，我也就能成长得更快一些。同时也因为 Jina AI 社区是一个非常全球化的社区，逼着我的英语很快地进步了很多。
四川大学大四学生，在 DataWhale 社区带领十余位课程贡献者们一起完成了基于 Jina 构建的跨模态搜索引擎教程。计划在毕业设计中使用 Jina 制作一个中国妖怪图像志搜索引擎。
Q
A
小J助手
Jina AI公众号
编辑
韩颐堃
DataWhale
教程贡献者
Q
小韩同学是怎样的契机了解到 Jina AI 社区的呢？
A
我的专业是信管，严格来说并不和计算机强相关。在大一下因为疫情，我就宅在家里每天给独立游戏写 mode。到大三那会，我跟老师做了一个项目，为一个词典做建模，一开始我是通过把词典里的数据全部标签化，再通过这种硬匹配的方式来查找。同时我也一直在试图寻找更加智能的解决方案。
后来在一个国外的会议上做分享的时候，看到了国外的开发者做了一个以文本搜索数字壁画，就第一次接触到了跨模态的搜索。在大三下，通过一系列经典的国外开源网课，就慢慢走进了 AI 的世界。再后来我就加入了 DataWhale 社区，看到有个非常有意思的基于 Jina 开发的跨模态搜索项目在招募课程贡献者，我就立马报名了，全程参与了课程的制作。感觉很荣幸参与到了 DataWhale 和 Jina AI 两个社区合作的教程制作中。
Jina AI 创意脑暴会社区助手小J：大家分享了是如何与 Jina 结缘，以及怎样在开源技术社区成长起来的。我们接下来就进入到 Jina AI 创意脑暴会 —— 用 Jina 可以做哪些好玩的东西
刚好在 Jina AI 社区里面有一个用户，他就用 Jina 做了文字搜视频的应用。Jina 实例秀｜输入描述就能自动剪视频？我很喜欢这个应用，但我也发现他写了好长的代码，因为他是模仿着 CLIP-as-service 代码，去使用 CLIP 模型，然后再套上一些 index 去做索引。当时我正在 CLIP-as-service 组工作，我就想挑战自己，怎么用 CLIP-as-service 把这个搜索的流程变得十分简化，十分灵活轻巧。那么最后我的挑战结果就是 60 行，60 行代码就可以完成这样一个用描述文本搜索短视频的跨模态应用。
核心逻辑是先分割出视频的关键片段，再去用文字来搜索对应片段。首先通过这个感知哈希的算法，比较两个帧的哈希值的相似度，也就是算出两个帧的哈希值之后，比较它们的相似度。如果相似度是大于 0.6 的，那么就认为这两张图片是相似的。如果小于 0.6 的话，就认为那一帧是一个关键帧，抽出关键帧之后，我们就可以将以每个关键帧作为分隔，分割出一段段视频。接着就可以根据关键帧，把文字视频搜索的任务转化成为图片搜索的任务。因为关键帧之后的那些帧都会跟它长得一样，否则它就不会是关键帧了，所以只需要搜索关键帧就可以了。那么我们就直接调用这个 CLIP-as-service 的 Client，它有一个 Python 的 SDK，用 Client 连接 Server，传入 Jina 的 DocumentArray 数据结构，再进行排序，就可以把排序后的结果直接返回给前端，就实现了这么一个 60 行代码的视频搜索。前端 30 行，后端 30 行。
杨小燕：今天我们的主题是 GenZ 脱口秀，我最近也深深地沉迷在了脱口秀大会第五季的魅力中，也希望用 Jina 做一个跨模态的搜索应用，快速找到想看的“梗”。因为比如说我平时压力大或者无聊的时候，很喜欢看这种有趣的东西的剪辑。我就希望做一个用“梗”的文本快速搜索到“梗”视频片段的应用。
比如这个节目里就是选手离过婚的非常多，所以表演里有各种各样的离婚梗。比如说当我想看离婚梗了，输入“笑果文化 离婚”，就能搜出来，不管是王建国也好，还是 Rock 也好，还是思文提到的离婚梗的这些片段。刚刚听完单同学的分享，我想我等会儿可以找他的 demo 试一试。
韩颐堃：这是我当时和老师一起敲定的毕业项目：基于中国妖怪图像志的 text-to-image search。因为每一个中国的妖怪都有很多的不同风格种类的图片，我们可以把它当成一个 dataclass。把这只妖不同种类的图片，比如最原始版本的图片、现在二创的图片、名字、原文言文的描述等等。把前沿的 AI 和中国传统文化结合起来。
这块需要拿 Finetuner 微调一下，因为之前那个 Multilingual BERT 里加的就是传统的中文 BERT 不是北里的那一版古文的 BERT，所以可能还需要再微调一下，包括它的一些意向解读。
这个东西是有可推广性的，比如说现在很多游戏都有 Wiki，我这边临时找了一个原神的 Wiki，Wiki 其实说到底也是一个跨模态搜索应用，如果我们通过 Jina 生态来做的话，这一套也是完全可以做下来的。所以我觉得它是具有可推广性的。无论是中国传统文化也好，游戏素材也好，还是一些自成体系的东西，比如说漫威宇宙，或者哈利波特等等这些其实都是可以做的。
因为 Jina 很擅长处理非结构化数据，我们可以基于 Jina 做简历的 PDF Search，结合这个用户的经历，做一个多模态搜索：招聘方通过输入关键字，就能快速定位到适合的求职者。
如果你也想要像神经搜索少年团一样，在一个热情开放的技术社区收获成长，建立个人影响力，👇 请加入 Jina AI 社区！关注 github.com/jina-ai，点亮 Star， 加入 slack.jina.ai 社区，和全球开发者一起交流吧！
程序员脱口秀预告
硬核女孩召集！了解开源世界里的女性力量和她们的 Coding 日常！打泰拳的 AI 技术架构师博士，带着电脑游走 120+ 国家的产品经理，德国仪表公司的架构工程师，开源社区高级运营工程师 ... 10 月 20 号晚 8 点一起来了解她们的硬核成长故事。
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