【免费下载】 开源项目 Jina AI Reader 使用教程
2026-01-17 08:24:21作者:舒璇辛Bertina
1. 项目的目录结构及介绍
jina-ai-reader/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── jina_reader/
│ ├── __init__.py
│ ├── main.py
│ ├── config.yaml
│ └── utils/
│ ├── __init__.py
│ ├── helper.py
│ └── logger.py
└── tests/
├── __init__.py
├── test_main.py
└── test_utils.py
README.md: 项目介绍和使用说明。requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。setup.py: 项目安装脚本。jina_reader/: 项目的主要代码目录。__init__.py: 模块初始化文件。main.py: 项目的启动文件。config.yaml: 项目的配置文件。utils/: 工具函数和类目录。__init__.py: 模块初始化文件。helper.py: 辅助函数。logger.py: 日志记录工具。
tests/: 测试代码目录。__init__.py: 模块初始化文件。test_main.py: 针对main.py的测试。test_utils.py: 针对utils/目录的测试。
2. 项目的启动文件介绍
jina_reader/main.py 是项目的启动文件,负责初始化项目并启动主要功能。以下是该文件的主要内容和功能介绍:
import os
from jina_reader.utils.logger import get_logger
from jina_reader.config import load_config
def main():
logger = get_logger(__name__)
config = load_config('jina_reader/config.yaml')
logger.info("Configuration loaded successfully.")
# 其他初始化和启动逻辑
if __name__ == "__main__":
main()
import os: 导入操作系统模块,用于文件路径操作等。from jina_reader.utils.logger import get_logger: 导入日志记录工具。from jina_reader.config import load_config: 导入配置文件加载函数。def main(): 定义主函数,负责初始化和启动项目。logger = get_logger(__name__): 初始化日志记录器。config = load_config('jina_reader/config.yaml'): 加载配置文件。logger.info("Configuration loaded successfully."): 记录日志信息。if __name__ == "__main__": main(): 确保脚本作为主程序运行时执行main函数。
3. 项目的配置文件介绍
jina_reader/config.yaml 是项目的配置文件,用于存储项目的各种配置参数。以下是该文件的示例内容和解释:
logging:
level: INFO
file: logs/app.log
database:
host: localhost
port: 5432
name: jina_reader_db
user: admin
password: admin123
api:
host: 0.0.0.0
port: 8080
logging: 日志配置部分。level: 日志级别,如INFO。file: 日志文件路径。
database: 数据库配置部分。host: 数据库主机地址。port: 数据库端口。name: 数据库名称。user: 数据库用户名。password: 数据库密码。
api: API服务配置部分。host: API服务主机地址。port: API服务端口。
以上是开源项目 Jina AI Reader 的使用教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。希望对您有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134