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。

除了对开源的热爱，18岁的大学生单茂轩还喜欢烹饪，养过5 只小动物。他从小学四年级就开始学习编程，小学六年级时便在校内创建了 30+ 成员的编程社团，进入高中后，他有了一个新身份 —— 北大附中校内智能助手「小虎」创始人。

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单茂轩

CLIP-as-service贡献者

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?

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。

是什么样的契机了解到 Jina 的呢？

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。

Jina Hub 的设计理念为什么会如此吸引你呢？

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。

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？

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。

杨小燕：DocArray 贡献者

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。

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杨小燕

DocArray

项目贡献者

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？

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。

小燕是什么样的契机了解到 Jina 的呢？

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。

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？

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。

韩颐堃：DataWhale 教程贡献者

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。

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韩颐堃

DataWhale

教程贡献者

小韩同学是怎样的契机了解到 Jina AI 社区的呢？

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

单茂轩：这个是我暑假时做的项目，因为在 Jina AI 团队了解到多模态领域，当时就非常沉迷于此。通俗来讲，神经网络将文字和图片映射到同一片向量空间里，就可以通过文字和图片的向量进行相似度匹配，去达成文字搜索图片的目的。

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。

叶坚白：之前我和朋友们有一个想做的招聘场景下的创业项目，我有考虑用 Jina，因为大部分人的简历可能都是以 PDF 的形式存在的。如果公司要求每个候选人在招聘网站，按照表单填写规格的方式投递简历。就会显著增加用户成本，很有可能这一步会劝退一些人投递简历。但是如果只是要求他上传一个 PDF，就会很轻松。但问题在于 PDF 是一种非结构化的数据，信息读取起来没有那么轻松直接。

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，

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