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导语
在数据很简略的时候，每个向量都代表一个数据点，咱们轻松地存储到任意向量数据库，基于类似度去检索 embedding。但事实世界的数据总是很凌乱的，多模态数据有着各式各样的档次嵌套构造。
无需放心，Jina 全家桶为你筹备了解决方案！
作者介绍
Jina AI 机器学习工程师 Johannes Messner
工作：商品搜寻
在本笔记本中，咱们的数据库蕴含在线商店的列表，每个列表都蕴含多个图像和一个商品形容。首先要让这些数据都是可搜寻的，此外，还心愿用户能应用不同的模态 (文本、图像或两者同时) 作为查问输出，来搜寻到精确的商品。
为了解决这两个问题，咱们只须要一个工具 DocArray
具体来说，咱们将用到 3 个 DocArray 的性能：
1. Dataclass[1]，对数据进行建模
2. Subindex[2]，使数据点及数据点的嵌套信息可搜寻
3. Document Stores[3]，将咱们的数据存储在磁盘上，并对它做检索
此外，咱们也将应用 CLIP-as-service 编码文本和图像数据，生成对应 embedding。
数据索引
在索引数据之前，让咱们看看咱们的数据必须是什么样子，能力实现上述工作。
• 想要搜寻图像，须要为每个图像提供 embedding
• 想要搜寻形容，须要示意其形容的语义 embedding
• 想要搜寻整个列表，每个列表都须要一个能代表整个列表的 embedding
将 embedding 存储在向量数据库中时，通常无奈保留这种嵌套数据结构。然而，DocArray 子索引解决了这一难题。
Subindex
在 DocArray 中，数据以 Document 的模式存储，DocumentArray 是用于保留多个 Document 的列表。默认状况下，DocumentArray 是一个内存数据结构，但它也原生反对 Document Store，它是 (向量) 数据库后端，可用于在磁盘上长久化数据。
每个 DocumentArray 代表一个搜寻索引，因而给定一个查问，咱们能够找到其中蕴含的元素。一旦找到匹配的 Document，就能够将它们加载到内存中。
子索引使得这种模式可能扩大到嵌套数据。每个子索引代表父 DocumentArray 的一个嵌套档次，比方图片或形容文本。只有启用了子索引，就能够间接在该层执行搜寻，就不须要像应用根级别索引一样，先将所有数据加载到内存中。
在底层，每个子索引创立一个独自的数据库索引，独立于其余子索引或根索引来存储相干数据。
援用链接
[1] Dataclass: https://docarray.jina.ai/fund…
[2] Subindex: https://docarray.jina.ai/fund…
[3] Document Stores: https://docarray.jina.ai/adva…
