Jina Hub：一站式神经搜索系统组件分享平台

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。

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

 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：